什么是大数据和机器学习

大数据和机器学习已成为各行业成功的驱动力。这两种技术在所有数据科学家和专业人士中都日益流行。大数据是一个术语，用于描述大型、难以管理、结构化和非结构化的海量数据。而机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够从经验/过往数据中自动学习和改进。

大多数公司都将机器学习和大数据技术结合使用，因为它们很难高效地管理、存储和处理收集到的数据；因此，在这种情况下，机器学习对此有所帮助。

在深入探讨这两个最受欢迎的技术，即大数据和机器学习之前，我们将简要介绍大数据和机器学习。然后，我们将讨论大数据和机器学习之间的关系。所以，让我们从大数据和机器学习的介绍开始。

什么是大数据？

大数据被定义为大量或海量数据，难以存储，也无法用传统数据库系统手动处理。它是结构化和非结构化数据的集合。

对于任何希望在 IT 行业发展职业生涯的人来说，大数据是一个非常广阔的领域。

大数据面临的挑战

大数据具有巨大的增长量，并且包含结构化和非结构化数据。几乎所有公司都在使用这项技术来运营业务，并存储、处理和提取大量数据的价值。因此，如何最有效地利用收集到的数据对他们来说是一个挑战。使用大数据时存在一些挑战，如下所示：

• 采集
• 策划
• 存储
• 搜索
• 共享
• 传输
• 分析
• 可视化

大数据中的 5V

大数据由 5V 定义，指的是数据量（volume）、多样性（variety）、价值（value）、速度（velocity）和真实性（veracity）。让我们逐一讨论每个术语。

• 数据量（海量数据）
• 数据是任何技术的 H核心，系统中的海量数据流使得有必要配置动态存储系统。如今，数据来自各种来源，如社交媒体网站、电子商务平台、新闻网站、金融交易等，并且必须以最有效的方式存储数据。尽管随着时间的推移，存储成本在逐渐下降，从而允许存储收集到的数据。大数据一词之所以如此重要，是因为其数据量。
• 多样性（来自不同来源的各种格式的数据）

数据可以是结构化的，也可以是非结构化的，并来自各种来源。它可以是音频、视频、文本、电子邮件、交易等等。由于数据格式多样，存储、管理和组织数据对组织来说是一个巨大的挑战。虽然存储原始数据并不困难，但将非结构化数据转换为结构化格式并使其可供业务使用，对 IT 专业人士来说实际上很复杂。

• 速度（数据处理的速度）

渲染和数据排序对于控制数据流非常重要。此外，以高精度和速度处理数据的优越性对于以有效的方式存储、管理和组织数据也非常重要。智能传感器、智能计量和 RFID 标签使得几乎实时处理大量数据成为必要。及时排序、评估和存储这些大量数据对大多数组织来说都是必要的。

• 真实性（准确性）

一般来说，真实性指的是数据集的准确性。但当涉及到大数据时，它不仅仅局限于大数据的准确性，还告诉我们数据源有多可靠。此外，它还确定了数据的可靠性以及其对分析有多大意义。一句话来说，真实性就是数据的质量和一致性。

• 价值（有意义的数据）

大数据中的价值是指存储的数据对您的业务是否有意义或有用。在大数据中，数据以结构化和非结构化的格式存储，但无论其数量如何，通常都没有意义。因此，我们需要将其转换为有用的格式以满足组织的业务需求。例如，具有缺失或损坏值、缺失关键结构元素等的数据对公司提供更好的客户服务、制定营销活动等没有用处。因此，这会导致公司收入和利润的减少。

大数据的数据源

大数据可以是各种格式的数据，无论是结构化还是非结构化形式，并来自各种不同的来源。大数据的主要来源可以分为以下几类：

• 社交媒体

数据来自 Facebook、Twitter、Instagram、Whatsapp 等各种社交媒体平台。虽然从这些平台收集的数据可以是文本、音频、视频等任何内容，但最大的挑战是以有效的方式存储、管理和组织这些数据。

• 在线云平台

各种在线云平台，如Amazon AWS、Google Cloud、IBM Cloud等，也被用作机器学习的大数据来源。

• 物联网

物联网 (IoT) 是一个平台，提供云服务，包括通过 IoT 进行数据存储和处理。最近，基于云的机器学习模型越来越受欢迎。它首先从客户端调用输入数据，然后通过云服务器上的神经网络 (ANN) 处理机器学习算法，最后将输出返回给客户端。

• 在线网页

如今，每秒都有数千个网页被创建并上传到互联网上。这些网页可以是文本、图像、视频等形式。因此，这些网页也是大数据的一个来源。

什么是机器学习？

机器学习是计算机科学领域人工智能最关键的子集之一。它被称为自动化数据处理或决策算法的研究，这些算法会根据经验或过去的经验自动改进。

它使系统能够自动学习并从经验中改进，而无需显式编程。机器学习模型的主要目标是开发可以访问数据并将其用于学习目的的计算机程序。

随着大数据的兴起，机器学习已成为解决各种领域问题的关键参与者，例如：

• 图像识别
• 语音识别
• 医疗保健
• 金融和银行业
• 计算生物学
• 能源生产
• 自动化
• 自动驾驶汽车
• 自然语言处理（NLP）
• 个人虚拟助手
• 市场营销和交易
• 教育行业等。

大数据与机器学习的区别

随着大数据的发展，机器学习在所有行业中的使用也随之增加。下表显示了机器学习和大数据之间的区别：

大数据与机器学习

大数据和机器学习这两种技术都有其自身的优势，并不相互竞争或相互排斥。尽管两者单独来看都非常重要，但当它们结合在一起时，就能提供实现一些令人难以置信的结果的机会。在讨论大数据的 5V 时，机器学习模型有助于处理它们并预测准确的结果。同样，在开发机器学习模型时，大数据有助于提取高质量的数据以及通过提供分析团队来改进学习方法。

毫无疑问，谷歌、亚马逊、IBM、Netflix 等几乎所有组织都已发现由机器学习增强的大数据分析的强大功能。

机器学习是一项非常关键的技术，并且随着大数据的加入，它在数据收集、数据分析和数据集成方面变得更加强大。所有大型组织都使用机器学习算法来妥善运营其业务。

我们可以将机器学习算法应用于大数据操作的每个元素，包括：

• 数据标记和分段
• 数据分析
• 场景模拟

在机器学习算法中，我们需要多种类型的数据来训练机器并预测准确的结果。然而，有时管理这些批量数据会变得困难。因此，管理和分析大数据就成了一个挑战。此外，这些非结构化数据在得到很好的解释之前是无用的。因此，要使用信息，就需要人才、算法和计算基础设施。

机器学习使机器或系统能够从过去的经验中学习，并使用从大数据接收到的数据，预测准确的结果。因此，这带来了改进的业务运营质量，并建立了更好的客户关系管理。大数据通过提供各种数据来帮助机器学习，使机器可以学习更多或多个样本或训练数据。

通过这些方式，企业可以通过 ML 算法实现其梦想并获得大数据的优势。然而，要使用 ML 和大数据的组合，公司需要技术娴熟的数据科学家。

如何在 H 大 H 数据 H 中 H 应用 H 机器学习

机器学习为数据收集、分析和集成提供了高效的自动化工具。与云计算的优势相结合，机器学习能够敏捷地处理和集成大量数据，无论其来源如何。

机器学习算法可以应用于大数据操作的每个元素，包括：

• 数据分段
• 数据分析
• Simulation

所有这些阶段都被整合起来，从大数据中创建整体图景，并提取洞察和模式，然后对这些洞察和模式进行分类并打包成易于理解的格式。

结论

在本文中，我们分别讨论了大数据和机器学习，以及这两种技术之间的基本区别。此外，我们还探讨了机器学习和大数据如何协同工作，利用海量非结构化和结构化数据中的高质量数据来学习机器学习模型。此外，我们还介绍了一些使用大数据和机器学习并取得惊人成果的应用。