 דערקלערן די שייכות צווישן גרויס דאַטן און מאַשין לערנען.
גרויס דאַטן און מאַשין לערנען זענען ענג שייַכות און ינטערדעפּענדענט טעקנאַלאַדזשיז. גרויס דאַטן רעפערס צו די גרויס און קאָמפּלעקס דאַטן שטעלט דזשענערייטאַד פֿון פאַרשידן קוואלן, וואָס זענען שווער צו פּראָצעס און אַנאַלייז מיט טראדיציאנעלן דאַטן פּראַסעסינג טעקניקס. מאַשין לערנען, אויף די אנדערע האַנט, איז אַ צווייַג פון קינסטלעך סייכל וואָס ניצט סטאַטיסטיש מאָדעלס און אַלגערידאַמז צו אַנאַלייז און לערנען פון דאַטן. די שייכות צווישן גרויס דאַטן און מאַשין לערנען איז אַז גרויס דאַטן צושטעלן די רוי מאַטעריאַל פֿאַר מאַשין לערנען אַלגערידאַמז צו באַן אויף, בשעת מאַשין לערנען גיט די מכשירים צו עקסטראַקט מינינגפאַל ינסייץ און פּאַטערנז פון גרויס דאַטן. ווי דער באַנד פון דאַטן דזשענערייטאַד האלט צו וואַקסן, די נויט פֿאַר אַוואַנסירטע מאַשין לערנען טעקניקס צו מאַכן זינען פון די דאַטן ווערט ינקריסינגלי וויכטיק. אַדדיטיאָנאַללי, מאַשין לערנען אַלגערידאַמז קענען ווערן גענוצט צו פּראָצעס און אַנאַלייז גרויס דאַטן אין פאַקטיש-צייט, אַלאַוינג אָרגאַנאַזיישאַנז צו געשווינד ידענטיפיצירן טרענדס און מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז. אין דעם וועג, גרויס דאַטן און מאַשין לערנען אַרבעט צוזאַמען צו פֿאַרבעסערן דאַטן אַנאַליסיס און פאָר כידעש אין פאַרשידן ינדאַסטריז.