Big Data ist ein aus der englischen Sprache kommende Bezeichnung, welche eine große Datenmenge bezeichnet. Zumeist wird neben dem Umfang, damit auch die Komplexität und Schnelllebigkeit der Daten ausgedrückt.
Bezeichnend für Big Data ist auch, dass sich die vorhandenen Daten nicht auf herkömmliche Weise – manuell oder halbautomatisch – auswerten lassen.
Die Daten können übrigens auch aus mehreren Quellen stammen. Oftmals ist es so, dass die Daten erst durch die Verknüpfung einen Sinn ergeben oder man so auf Zusammenhänge aufmerksam wird.
Erst durch den Einsatz von superschnellen Computern, Clustern und mit Hilfe der künstlichen Intelligenz ist es oftmals möglich diese Massendaten [deutsches Synonym zu Big Data] in nachvollziehbare Zusammenhänge zu bringen.
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Machine Learning
Maschinelles Lernen (Machine Learning) beschreibt die synthetische (künstliche) Erzeugung von Wissen aus Erfahrung.
Ein künstliches System lernt aus einer Vielzahl von Beispielen, kann dieses Wissen nach Abschluss der Lernphase verallgemeinern und dann eigenständig einsetzten.
Beim Machine Learning werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern der Algorithmus erkennt bzw. deutet Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten.
Unser Alltag wird immer mehr von der künstlichen Intelligenz und dem Teilbereich Machine Learing bestimmt, die aus Daten lernen und das Gelernte verallgemeinern.
Populäre Beispiele sind die Spracherkennung auf Mobiltelefonen, Spamfilter in Computer oder die Gesichtserkennung.
