A relação entre big data e machine learning explicada junto com as diferenças
Big Data e Machine Learning são duas das tecnologias mais importantes e insubstituíveis da atualidade. O Machine Learning permite que os computadores aprendam automaticamente com os dados sem serem explicitamente programados. Isso é feito alimentando o computador com dados de treinamento que ele pode usar para melhorar seu desempenho em tarefas futuras. A relação entre Machine Learning e Big Data é crítica, pois Big Data é uma fonte crescente de dados para ML.
Big Data refere-se a grandes quantidades de dados que são difíceis de analisar ou processar. Isso significa que os aplicativos de aprendizado de máquina devem ser capazes de lidar com grandes quantidades de dados de maneira oportuna e eficiente. Além disso, o grande volume de Big Data torna difícil para os humanos compreendê-lo e utilizá-lo. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a superar esses obstáculos, detectando automaticamente padrões nos dados.
Big data e machine learning são, em geral, campos complementares. Eles podem trabalhar juntos para ensinar as máquinas a reconhecer padrões em conjuntos de dados complexos e fazer previsões valiosas. As empresas devem acompanhar a demanda cada vez maior por soluções de Big Data e Machine Learning à medida que o Machine Learning se torna mais prevalente.
O que são grandes dados?
Big Data é uma palavra da moda que foi cunhada para descrever a enorme quantidade de dados que estão sendo gerados e coletados atualmente. O Big Data pode ser gerenciado de várias maneiras e pode vir de várias fontes, incluindo mídia social, tráfego da Internet, leituras de sensores e comportamento do cliente.
Uma aplicação do Big Data é aumentar a eficiência ou a produtividade da sua empresa. Você pode, por exemplo, usar Big Data para melhorar seus esforços de marketing, analisando como os visitantes interagem com seu site ou anúncios. Você também pode usar o Big Data para prever as necessidades e tendências dos clientes, o que permitiria desenvolver novos produtos ou serviços mais rapidamente.
Outra área em que o Big Data pode ser usado é na área da saúde. Devido aos avanços na tecnologia médica, os médicos agora têm acesso a grandes quantidades de dados de pacientes. Esses dados podem ser usados para rastrear os sintomas dos pacientes e descobrir padrões que podem não ser óbvios à primeira vista. Esses dados permitem que os médicos façam diagnósticos mais precisos e tratem seus pacientes com mais eficácia.
O que é aprendizado de máquina?
Machine Learning é um subcampo da IA que permite que os computadores aprendam com os dados sem serem explicitamente programados. Isso pode ser feito empregando uma variedade de algoritmos, que são usados para fazer previsões ou decisões.
Prever o comportamento do cliente é uma das aplicações mais comuns do Machine Learning. Por exemplo, se você possui uma empresa e deseja prever a probabilidade de retorno de um cliente com base em seu comportamento anterior, pode empregar algoritmos de aprendizado de máquina.
Outro uso comum de Big Data em Machine Learning é detectar fraudes. É possível detectar padrões nos dados que indicam fraude usando algoritmos de Machine Learning. Isso pode economizar dinheiro das empresas em investigações e multas, ao mesmo tempo em que abre novas oportunidades de negócios.
Existem inúmeros algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis, portanto, selecionar o melhor para o trabalho é fundamental. Não se preocupe se não tiver certeza de qual algoritmo usar; a maioria das empresas terá alguém que pode ajudá-los a selecionar o melhor.
O aumento da adoção tecnológica levará a um aumento de 38,8% no mercado global de Machine Learning, de US$ 21,17 bilhões para US$ 209,91 bilhões entre 2022 e 2029.
Relação entre Big Data e Machine Learning
A relação entre big data e aprendizado de máquina é mutuamente benéfica. Para fazer previsões mais precisas, os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados em grandes conjuntos de dados. No entanto, o Big Data pode fornecer a grande quantidade de dados de treinamento exigidos por um algoritmo de Machine Learning.
Além disso, ao fornecer informações adicionais sobre os dados, o Big Data pode melhorar a precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina. Por exemplo, se um algoritmo de aprendizado de máquina estiver tentando prever o preço das ações de uma empresa, a análise dos preços históricos das ações pode ajudar a melhorar suas previsões.
Big Data e Machine Learning estão vinculados porque Big Data pode ser usado para treinar modelos de Machine Learning. Um modelo de aprendizado de máquina pode aprender a reconhecer padrões em grandes quantidades de dados, o que pode ser útil para coisas como prever eventos futuros ou entender o comportamento do cliente.
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