ビッグデータ、データ マイニング、機械学習の違いを理解する

テクノロジーの急速な進化に伴い、私たちはデータの複雑なネットワークと漠然とした未来に向かっています。一方、世界中の業界は、ビッグデータ、データマイニング、機械学習などの革新的なテクノロジーを採用することで、完全な刷新を試みています。ここで、なぜ世界中のすべての企業がこれらのテクノロジーの採用に熱心なのか、基本的な概念は何なのか、それらは互いにどのように異なるのかという疑問が生じます。調べてみましょう。

ビッグデータ、データ マイニング、機械学習などのテクノロジーが必要なのはなぜですか?

データに対する需要の高まりと競争の激化により、各企業はこれらのテクノロジーを自社のサービスに実装することを余儀なくされています.

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私たちの生活は、自然の存在から機械指向の存在へと徐々に変化しています。私たちの存在はデジタルターンを経ており、一方で私たちはテクノロジーに依存しており、この時点でUターンすることはむしろ不可能です.クレジット カード取引の詳細から CCTV を介したアクティビティの監視まで、すべてを記録する機能があるため、このデジタル世界から身を隠すことは、今では現実的ではないように思えます。

企業の場合、ほとんどの財務データと運用データは、ある種の ERP に保存されています。その間、ウェアラブル デバイスのエスカレーションにより、私たちのすべての心拍と呼吸がデジタル化され、使用可能なデータに変換されています。現在、すべてのプラットフォームがデジタル化の瀬戸際にあるため、コンピューターがあなたよりもあなたを理解していると主張しても、驚かないでください.

テクノロジーは、現在のパターンに基づいて未来を予測するのに役立ちます

スマートフォンは、予約に基づいて、勤務時間、睡眠パターン、オフィスのタイミング、休暇の計画を把握しています。彼らはあなたの通常のパターンに慣れているので、あなたの次の動きや将来を予測するのは簡単です.同様に、ビジネスでは、マシンは利用可能なデータと共通のパターンに基づいて、顧客の習慣とトレンドの行動を分析できます。したがって、これらのデータを使用してビジネスの将来を予測することで、ビッグデータ、データ マイニング、機械学習が大ヒットしています。

ここで、あなたの車が洗車の時期だと知らせてきたり、定期的に休暇に出かける時期に割引クーポンを受け取ったりする状況を想像してみてください。企業にとって、会社の将来と成長を決定するために、売上予測を取得することは不可欠です。未来が予測可能になると、いつでも前もって計画を立て、次の動きに備えることができます。

しかし、ビッグデータ、データマイニング、機械学習とは正確には何ですか?

ビッグデータとは

1 台のマシンは、その能力に基づいて限られたデータを管理できます。現在、データは膨大な速度で蓄積されており、より大量のデータを簡単に処理できるスーパーコンピューターに道を譲っています。しかし、Windows システムの場合、10 GB を超えるデータやファイルはシステム全体をクラッシュさせます。

この問題を解決するために開発されたのがビッグデータです。このテクノロジーを、大きなファイルを小さなファイルに分割できる特別なソフトウェアとして再考し、複数のマシンで簡単に処理できるようにします。データを分割して結合する方法は MapReduce と呼ばれ、この手順に使用されるソフトウェア フレームワークは Hadoop として知られています。

Hadoop Zookeeper、Pig、Hive などのツールを使用して、これらの基本的な問題を解決する責任があります。 Hadoop とその関連ツールは通常、「ビッグ データ テクノロジー」と呼ばれます。

機械学習について

ビッグデータでは、特定のソフトウェア フレームワークを使用して情報を処理する方法を理解しています。次に、アルゴリズムを使用して特定の要因を決定する機械学習について説明します。

たとえば、処理された情報に顧客の購買行動のグループに関するデータが含まれているとします。それらに関する統計分析により、基本レベルでの購入パターンを予測できます。

さて、目的がさまざまなタイプの買い物客間の相関関係を調べることである場合、または特定の顧客の習慣を一般化すること、または顧客の性別や年齢を予測することである場合、アルゴリズムと呼ばれるより複雑なモデルが必要になります。ロジスティック回帰、協調フィルタリング、デシジョン ツリーなど、データ マイニングの目的で開発されたアルゴリズムのおかげで、機械学習を詳細に理解して使用することができます。

データ マイニングとは

機械学習アルゴリズムの助けを借りて、現在のデータを予測に使用できるため、データ マイニングは機械学習と密接に関連しています。

機械学習アルゴリズムの強みは、巨大なデータセットの供給に大きく依存しています。アルゴリズムがどれほど最先端であっても、限られたデータ行から刺激的な予測を行うことはできないことを常に覚えておいてください。ビッグデータ テクノロジーは機械学習の基盤であり、機械学習の助けを借りて、既存のデータセットから有益な洞察を得ることができます。これがデータ マイニングです。