Il y a eu tellement d’histoires et de battage autour des termes Big Data et Machine Learning, et de la façon dont ils peuvent transformer vos entreprises. Ils sont souvent présentés comme la solution ultime à toutes les choses qui causent des problèmes aux organisations. Il n’est pas étonnant qu’il s’agisse des mots à la mode les plus discutés de nos jours, mais les gens comprennent à peine les nuances de chaque concept. Les deux termes sont très populaires dans les technologies du nouvel âge et tout, des réseaux sociaux aux achats en ligne, est directement lié au big data et à l’apprentissage automatique. Le big data est lié à l’informatique de haute performance, tandis que l’apprentissage automatique fait partie de la science des données. Examinons les deux séparément.
Qu’est-ce que le Big Data ?
Le terme Big Data est utilisé pour décrire les volumes extrêmement importants d’ensembles de données provenant de nouvelles sources de données qui sont trop volumineux et trop complexes pour être traités avec des techniques de traitement de données conventionnelles. Dans certaines situations techniques, le terme Big data désigne des morceaux de données non structurées à l’échelle du pétaoctet, extraites ou générées à partir d’Internet. Les big data sont un ensemble d’informations volumineuses et variées, et avec les bons outils, les big data peuvent être extrêmement précieuses. Le terme « big data » semble avoir été utilisé pour la première fois à la fin des années 1990 et le premier article universitaire a été publié en 2003 par Francis X. Diebolt – « Big Data Dynamic Factor Models for Macroeconomic Factor Measurement and Forecasting » – mais le mérite en revient surtout à John Mashey, la première personne à avoir utilisé le terme « big data ». Certaines technologies clés et certains événements influents ont ouvert la voie à l’ère du big data.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Si le Big Data décrit les énormes quantités de données et d’informations à notre disposition, l’apprentissage automatique décrit la manière d’analyser ces données. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA) qui utilise des techniques statistiques pour donner aux machines et aux ordinateurs la capacité d’apprendre par eux-mêmes, sans être explicitement programmés. L’apprentissage automatique est la capacité des machines à apprendre par elles-mêmes. Les humains programment les ordinateurs pour qu’ils apprennent sans leur dire quoi faire. Les machines apprennent en examinant les données. L’idée est d’apprendre en utilisant les données existantes, puis de trouver des valeurs prédictives pour les nouvelles données, sur la base des caractéristiques trouvées grâce à l’apprentissage. L’apprentissage automatique fait référence à des algorithmes qui apprennent d’eux-mêmes, sur la base de probabilités et de données, pour déduire des résultats. On peut dire qu’il s’agit d’un processus par lequel les applications logicielles apprennent à accroître leur précision afin de prédire les résultats.
Différence entre Big Data et Machine Learning
Terminologie
– Big Data est un terme utilisé pour décrire les énormes volumes de données provenant de nouvelles sources de données qui sont trop volumineuses et complexes pour être traitées avec les techniques traditionnelles de traitement des données. Le Big Data fait référence aux données générées chaque jour à un rythme effréné, et qui doivent être traitées, stockées et analysées pour en tirer des enseignements futurs.
L’apprentissage automatique, quant à lui, est la capacité des machines à apprendre par elles-mêmes à partir des données existantes, sans être explicitement programmées.
Concept
– Le big data est un ensemble d’informations volumineuses et variées. Avec les bons outils, le big data peut s’avérer extrêmement précieux. Les big data font référence à des ensembles de données vastes et diversifiés, collectés à partir de différentes sources, notamment les médias sociaux, l’internet des objets, les appareils sensoriels, le stockage en nuage, les sites web et bien d’autres encore. Les données sont ensuite collectées et analysées à la recherche de modèles cachés et d’autres informations utiles.
L’apprentissage automatique est utilisé pour trouver des modèles que les analystes humains ne parviennent pas à voir, et qui peuvent ensuite être traduits en informations précieuses.
Objectif
– Le Big Data implique des outils de stockage, d’ingestion et d’extraction de données tels que Hadoop. L’objectif du Big Data est d’analyser d’énormes volumes de données en identifiant des modèles cachés ou en extrayant des informations de ces données afin de fournir des informations qui permettent de prendre de meilleures décisions et de poursuivre de nouveaux modèles d’entreprise ou d’obtenir un avantage concurrentiel significatif.
L’objectif de l’apprentissage automatique est d’apprendre en utilisant les données existantes, puis de trouver des valeurs prédictives pour les nouvelles données, sur la base des caractéristiques trouvées grâce à l’apprentissage.
Applications
– Les big data ont de nombreuses applications commerciales stratégiques dans presque tous les secteurs verticaux, y compris la santé, la vente au détail, l’assurance, le transport, le commerce électronique et les télécommunications. Les big data peuvent être utilisées pour optimiser les processus et l’utilisation des actifs en temps réel, améliorer la qualité des solutions client, fournir de meilleures informations, accélérer le processus d’innovation, etc.
Les applications de l’apprentissage automatique dans le monde réel comprennent les assistants virtuels, les appareils intelligents, les prévisions de trafic et les bulletins météorologiques, la vidéosurveillance, la reconnaissance faciale, le filtrage des logiciels malveillants, les visions d’ordinateur, et bien d’autres choses encore.
Résumé du Big Data par rapport à l’apprentissage automatique
En résumé, le Big Data est lié au calcul haute performance, tandis que l’apprentissage automatique fait partie de la science des données. L’idée est d’obtenir les bonnes données et d’utiliser les ordinateurs pour identifier des modèles que les humains n’ont pas su voir ou n’ont pas pu trouver auparavant. Le Big Data est le processus de stockage, de manipulation et d’analyse des données provenant d’une variété de sources de manière nouvelle et efficace. Si le Big Data décrit les énormes quantités de données et d’informations à notre disposition, l’apprentissage automatique décrit la manière d’analyser ces données. L’apprentissage automatique est la capacité des machines ou des ordinateurs à apprendre à partir de données existantes et à trouver des modèles dans ces données que les humains n’ont pas réussi à trouver.