大資料與機器學習的區別

大資料分析和機器學習已經遠遠超出了流行表達的範圍，現在是科技行業中的常見術語。商業的核心是競爭，如果企業想要保持領先地位，就必須採用新技術。這就是為什麼你會發現企業將這些技術引入其業務運營的原因。

它們已成為不同行業取得成功的關鍵因素。這兩種技術在所有資料科學家和專家中正逐漸變得流行起來。大資料是一個用於描述龐大、難以處理、結構化和非結構化海量資料的術語。而機器學習是人工智慧的一個子領域，它使機器能夠根據事實/過去的資料自動學習和改進。

大多數企業都在將這些技術結合使用，因為企業難以有效地管理、儲存和處理收集到的資料；因此，在這種情況下，機器學習可以幫助它們。

什麼是大資料？

大資料是指大型企業獲取的巨大、龐大或海量資料、資訊或重要見解，這些資料難以用傳統工具處理。大資料可以分析半結構化、非結構化或結構化資料。資料是維持任何企業運營的核心參與者之一，並且正在以驚人的速度快速增長。10 年前，企業只能處理千兆位元組的資料，並且在資料儲存方面遇到了問題，但在大資料出現後，企業現在能夠處理拍位元組和艾位元組的資料，並且能夠使用雲和大資料框架（如 Hadoop 等）儲存大量資料。

什麼是機器學習？

機器學習被定義為人工智慧的一個子集，它使機器/系統能夠從過去的經驗或模式中學習，並準確預測未來的事件。

它幫助系統從測試/訓練資料中學習並透過使用各種演算法來預測結果。一個理想的機器學習模型不需要人工干預；然而，這樣的機器學習模型目前並不存在。它是一門科學，處理建立演算法和程式，這些演算法和程式根據不斷生成的資料來預測結果或採取措施最佳化系統。