大数据： 是大型组织和企业获取的巨大、庞大或海量的数据、信息或相关统计数据。由于难以手动计算大数据，因此创建和准备了许多软件和数据存储。它用于发现模式和趋势，并做出与人类行为和交互技术相关的决策。
机器学习： 机器学习是人工智能的一个子集，它有助于自动学习和改进系统，而无需明确编程。使用算法应用机器学习来处理数据并接受培训，以便在无需人工干预的情况下提供未来预测。机器学习的输入是一组指令或数据或观察。
下面是大数据和机器学习之间的区别对比表：
| 大数据 | 机器学习 |
|---|---|
| 大数据更多的是从海量数据中提取和分析信息。 | 机器学习更多的是使用输入数据和算法来估计未知的未来结果。 |
| 大数据的类型有结构化、非结构化和半结构化。 | 机器学习算法的类型是监督学习和无监督学习，强化学习。 |
| 大数据分析是使用 Apache Hadoop、MongoDB 等工具处理更大和非结构化数据集的独特方式。 | 机器学习是使用各种算法和工具(如 Numpy、Pandas、Scikit Learn、TensorFlow、Keras)分析输入数据集的方法。 |
| 大数据分析提取原始数据并寻找模式以帮助公司做出更强有力的决策 | 机器学习可以从训练数据中学习并像人类一样通过使用算法自学来做出有效的预测。 |
| 由于数据的高维性，即使使用最新的数据处理工具也很难提取相关特征。 | 机器学习模型适用于有限维度的数据，因此更容易识别特征 |
| 由于大量的多维数据，大数据分析需要人工验证。 | 完美构建的机器学习算法不需要人工干预。 |
| 大数据有助于处理不同的目的，包括股票分析、市场分析等。 | 机器学习有助于提供虚拟帮助、产品推荐、垃圾邮件过滤等。 |
| 在不久的将来，大数据的范围不仅限于处理大量数据，而且还以结构化格式优化数据存储，使分析更容易。 | 机器学习的范围是提高预测分析的质量、更快的决策、更强大的认知分析、机器人的兴起和改进的医疗服务。 |
