Big Data e Machine Learning: qual é a diferença entre eles?

Embora sejam a “dupla dinâmica” da informação, não são a mesma coisa. Neste artigo, vamos dizer te dizer o porquê.

É comum que no mundo da tecnologia existam elementos parecidos. As vezes são tão parecidos que apenas um especialista no assunto pode indicar a diferença.

Durante os últimos anos, tem surgido uma confusão entre Big Data e Machine Learning, onde algumas pessoas se aventuraram em dizer que suas funções são as mesmas ou que são “irmãos digitais interconectados”. Hmm, não. No melhor dos casos, poderia fazer uma analogia àquela frase: juntos, porém não misturados.

Então do que se trata?

Direto ao ponto. Big data é o nome que se dá a quantidades enormes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados que crescem de maneira exponencial e que, potencialmente, fornecem informações sobre diferentes elementos na rede.

Por sua vez, Machine Learning é um campo de inteligência artificial que emprega dados, softwares e algoritmos para estimular futuros resultados, ao tempo que permite que computadores realizem previsões ou tarefas que os seres humanos não podem concluir.

Talvez a confusão ou o sentimento de similaridade seja porque ambas tecnologias trabalham com dados. E é isso, mas cada uma tem objetivos diferentes. Vamos aprofundar o assunto.

Big Data analisa toneladas de informações para determinar padrões e tendências que permitam empresas, governos e setores especializados conhecerem melhor um assunto específico: comportamento do mercado de ações, evolução do mercado, opiniões em redes sociais, sentimentos sobre um produto ou serviço, necessidades da população, possíveis cyber ataques e muito mais.

Da mesma forma, Big Data requer softwares especializados (começando com Hadoop ou MongoDB) para analisar as enormes quantidades de informações e estabelecer elementos definidos, cuja validação caberá especificamente às pessoas devido à natureza multidimensional dos dados considerados.

O Machine Learning, por outro lado, não gera padrões, mas sim prevê o que vai acontecer. Você vê a diferença? Big Data mostra padrões correspondentes para que os humanos tomem uma decisão. Machine Learning prevê o que virá, sem a necessidade de julgamento humano.

Por meio do Panda, TensorFlow, Keras ou Numpy (entre outros), os algoritmos lidam com dados limitados, por meio dos quais o Machine Learning pode recomendar o que considera ideal, antecipando o que o usuário pode querer ou precisar.

De onde veio o Machine Learning? Como é usado?

Enquanto o Big Data tem usos específicos (embora crescentes) devido ao seu difícil processamento, o Machine Learning é um pouco mais visível devido às suas facilidades algorítmicas e operacionais. Você pode ver em:

• Plataformas de streaming como Netflix ou Amazon Prime, quando "recomendam" uma série ou filme com base em suas escolhas anteriores (é por isso que você recebe filmes de zumbis se assistiu The Walking Dead)
• Páginas como MercadoLivre ou Amazon quando dizem que “outros usuários também compraram…”
• O sistema de filtragem de spam em seu e-mail,
• Serviços de assistência virtual,
• A detecção de operações fraudulentas em bancos,
• Veículos automatizados como Tesla ou Google.

A diferença está mais clara, certo? Exemplificando do nosso lado, podemos usar o Big Data para conhecer seu comportamento e os de outros leitores e determinar se gostam de nossos textos, enquanto podemos aplicar o Machine Learning para prever a próximo artigo que você gostaria de ler. Até logo.