大数据与机器学习的区别

大数据分析和机器学习已经远远超出了流行表达的范围，现在是科技行业中的常见术语。商业的核心是竞争，如果企业想要保持领先地位，就必须采用新技术。这就是为什么你会发现企业将这些技术引入其业务运营的原因。

它们已成为不同行业取得成功的关键因素。这两种技术在所有数据科学家和专家中正逐渐变得流行起来。大数据是一个用于描述庞大、难以处理、结构化和非结构化海量数据的术语。而机器学习是人工智能的一个子领域，它使机器能够根据事实/过去的数据自动学习和改进。

大多数企业都在将这些技术结合使用，因为企业难以有效地管理、存储和处理收集到的数据；因此，在这种情况下，机器学习可以帮助它们。

什么是大数据？

大数据是指大型企业获取的巨大、庞大或海量数据、信息或重要见解，这些数据难以用传统工具处理。大数据可以分析半结构化、非结构化或结构化数据。数据是维持任何企业运营的核心参与者之一，并且正在以惊人的速度快速增长。10 年前，企业只能处理千兆字节的数据，并且在数据存储方面遇到了问题，但在大数据出现后，企业现在能够处理拍字节和艾字节的数据，并且能够使用云和大数据框架（如 Hadoop 等）存储大量数据。

什么是机器学习？

机器学习被定义为人工智能的一个子集，它使机器/系统能够从过去的经验或模式中学习，并准确预测未来的事件。

它帮助系统从测试/训练数据中学习并通过使用各种算法来预测结果。一个理想的机器学习模型不需要人工干预；然而，这样的机器学习模型目前并不存在。它是一门科学，处理创建算法和程序，这些算法和程序根据不断生成的数据来预测结果或采取措施优化系统。