Uczenie maszynowe a modelowanie predykcyjne - 8 niesamowitych różnic

• Różnice między uczeniem maszynowym a modelowaniem predykcyjnym

Różnice między uczeniem maszynowym a modelowaniem predykcyjnym

Uczenie maszynowe to dziedzina informatyki, która wykorzystuje metody uczenia poznawczego do programowania swoich systemów bez potrzeby wyraźnego programowania. Innymi słowy, te maszyny są znane z tego, że rosną wraz z doświadczeniem.
Uczenie maszynowe jest powiązane z innymi technikami matematycznymi, a także z eksploracją danych, która obejmuje takie pojęcia, jak uczenie nadzorowane i bez nadzoru.
Z drugiej strony modelowanie predykcyjne jest techniką matematyczną wykorzystującą statystyki do przewidywania. Ma on na celu opracowanie dostarczonych informacji, aby po zakończeniu zdarzenia dojść do ostatecznego wniosku.

W skrócie, jeśli chodzi o analizę danych, uczenie maszynowe jest metodologią stosowaną do opracowywania i generowania złożonych algorytmów i modeli, które nadają się do prognozowania. Jest to powszechnie znane jako analiza predykcyjna w zastosowaniach komercyjnych, która jest wykorzystywana przez badaczy, inżynierów, badaczy danych i innych analityków do podejmowania decyzji i dostarczania wyników oraz odkrywania ukrytych spostrzeżeń za pomocą uczenia się historycznego.
W tym poście szczegółowo przestudiujemy różnice.

Porównanie między uczeniem maszynowym a modelowaniem predykcyjnym (infografiki)

Poniżej znajduje się porównanie 8 najlepszych modeli uczenia maszynowego z modelowaniem predykcyjnym

Kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a modelowaniem predykcyjnym

1. Uczenie maszynowe to technika sztucznej inteligencji, w której algorytmy otrzymują dane i proszone są o przetwarzanie bez uprzednio określonego zbioru zasad i przepisów, natomiast analiza predykcyjna to analiza danych historycznych oraz istniejących danych zewnętrznych w celu znalezienia wzorców i zachowań.
2. Algorytmy uczenia maszynowego są szkolone, aby uczyć się na swoich błędach z przeszłości w celu poprawy przyszłych wyników, podczas gdy predykcyjne dokonuje świadomych prognoz na podstawie danych historycznych tylko o przyszłych zdarzeniach
3. Uczenie maszynowe jest technologią nowej generacji, która działa na lepszych algorytmach i ogromnych ilościach danych, podczas gdy analiza predykcyjna jest badaniem, a nie szczególną technologią, która istniała na długo przed powstaniem uczenia maszynowego. Alan Turing wykorzystał już tę technikę do dekodowania wiadomości podczas II wojny światowej.
4. Powiązane praktyki i techniki uczenia się w uczeniu maszynowym obejmują uczenie nadzorowane i bez nadzoru, natomiast w przypadku analizy predykcyjnej jest to analiza opisowa, analiza diagnostyczna, analiza predykcyjna, analiza preskryptywna itp.
5. Gdy nasz model uczenia maszynowego zostanie przeszkolony i przetestowany dla stosunkowo mniejszego zestawu danych, tę samą metodę można zastosować do ukrytych danych. Dane faktycznie nie muszą być stronnicze, ponieważ prowadziłoby to do złych decyzji. W przypadku analizy predykcyjnej dane są przydatne, gdy są kompletne, dokładne i istotne. O jakość danych należy zadbać przy ich początkowym spożyciu. Organizacje wykorzystują to do przewidywania prognoz, zachowań konsumentów i racjonalnych decyzji na podstawie swoich ustaleń. Sukces z pewnością przełoży się na zwiększenie przychodów firmy i firmy.

Uczenie maszynowe a tabela porównawcza modelowania predykcyjnego

Podstawa do porównania	Nauczanie maszynowe	Modelowanie predykcyjne
Definicja	Metoda zastosowana do opracowania złożonych algorytmów i modeli, które nadają się do przewidywania. Jest to podstawowa zasada modelowania predykcyjnego	Zaawansowana forma podstawowej analizy opisowej, która wykorzystuje aktualny i historyczny zestaw danych, aby zapewnić wynik. Można to powiedzieć o podzbiorze i zastosowaniu uczenia maszynowego.
Modus operandi	Technika adaptacyjna, w której systemy są wystarczająco inteligentne, aby dostosowywać i uczyć się w miarę dodawania nowego zestawu danych, bez potrzeby bezpośredniego programowania. Poprzednie obliczenia zostaną wykorzystane w celu zapewnienia skutecznych wyników	Modele wykorzystują klasyfikatory i teorię wykrywania do odgadnięcia prawdopodobieństwa wyniku na podstawie zestawu danych wejściowych
Podejścia i modele	Nauka drzewa decyzyjnego Powiązane uczenie się zasad Sztuczne sieci neuronowe Głęboka nauka Indukcyjne programowanie logiczne Obsługa maszyn wektorowych Grupowanie Sieci bayesowskie Uczenie się przez wzmocnienie Nauka reprezentacji Podobieństwo i nauka metryczna Słaba nauka słownika Algorytmy genetyczne Uczenie maszynowe oparte na regułach Nauka systemów klasyfikujących	Grupowa metoda przetwarzania danych Naïve Bayes Algorytm K najbliższego sąsiada Klasyfikator większościowy Obsługa maszyn wektorowych Wzmocnione drzewa Losowe lasy CART (drzewa klasyfikacji i regresji) MARS Sieci neuronowe ACE i AVAS Zwykłe najmniejsze kwadraty Uogólnione modele liniowe (GLM) Regresja logistyczna Uogólnione modele addytywne Solidna regresja Regresja półparametryczna
Aplikacje	Bioinformatyka Interfejsy mózg-maszyna Klasyfikacja sekwencji DNA Anatomia obliczeniowa Wizja komputerowa Rozpoznawanie obiektów Wykrywanie oszustw związanych z kartami kredytowymi Wykrywanie oszustw internetowych Językoznawstwo Marketing Percepcja maszyny Diagnoza medyczna Ekonomia Ubezpieczenie NLP Optymalizacja i metaheurystyka Reklama w Internecie Rekomendacje i wyszukiwarki Lokomotywy robotyczne Wydobywanie sekwencji Analiza sentymentów Rozpoznawanie mowy i pisma ręcznego Analiza rynku finansowego Prognozowanie szeregów czasowych	Modelowanie podwyższające Archeologia Menedżer ds. relacji z klientami Ubezpieczenie samochodu Opieka zdrowotna Handel algorytmiczny Istotne cechy modelowania predykcyjnego Ograniczenia dopasowania danych Optymalizacja kampanii marketingowych Wykrywanie oszustw Redukcja ryzyka Ulepszone i usprawnione operacje Zatrzymanie klienta Informacje o ścieżkach sprzedaży Zarządzanie kryzysowe Ograniczanie ryzyka i środki naprawcze Zarządzanie katastrofami Segmentacja klientów Zapobieganie odejściu Modelowanie finansowe Trend rynkowy i analiza Punktacja kredytowa
Obsługa aktualizacji	Model statystyczny jest aktualizowany automatycznie	Badacze danych muszą wielokrotnie uruchamiać model ręcznie
Wyjaśnienie wymagań	Należy podać odpowiedni zestaw wymagań i uzasadnień biznesowych	Należy wyjaśnić odpowiedni zestaw uzasadnień i wymagań biznesowych
Technologia jazdy	Uczenie maszynowe jest oparte na danych	Modelowanie predykcyjne jest oparte na przypadkach użycia
Wady	Praca z nieciągłymi funkcjami utraty, które są trudne do odróżnienia, optymalizacji i włączenia do algorytmów uczenia maszynowego Problem musi być bardzo opisowy, aby znaleźć odpowiedni algorytm w celu zastosowania rozwiązania ML Duże wymagania dotyczące danych i dane szkoleniowe, takie jak dane do głębokiego uczenia się, muszą zostać utworzone przed faktycznym wykorzystaniem tego algorytmu	Potrzeba ogromnej ilości danych, ponieważ im więcej danych historycznych, tym dokładniejszy jest wynik Potrzebujesz wszystkich przeszłych trendów i wzorów Niepowodzenie prognozy sondowania uwzględnia określony zestaw parametrów, które nie są w czasie rzeczywistym, a zatem obecne scenariusze mogą wpływać na sondowanie Analitykę HR utrudnia brak zrozumienia Ludzkiego zachowania

Wniosek - uczenie maszynowe a modelowanie predykcyjne

Obie te technologie zapewniają rozwiązania dla organizacji na całym świecie we własnych obszarach. Najważniejsze organizacje, takie jak Google, Amazon, IBM itp., Inwestują znaczne środki w te sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego, aby lepiej i wydajniej radzić sobie z rzeczywistymi problemami. Od Ciebie zależy wybór metody, której potrzebuje Twoja firma. Śmiało napisz do nas w sekcji komentarzy poniżej, która technologia była dla Ciebie korzystna w jaki sposób.
Śledź naszego bloga, aby uzyskać więcej artykułów Big Data i aktualnych technologii.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po uczeniu maszynowym a modelowaniu predykcyjnym, ich znaczeniu, porównaniu bezpośrednim, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

1. Pytania do wywiadu maszynowego
2. tatystyka a uczenie maszynowe
3. 13 najlepszych narzędzi do analizy predykcyjnej
4. Analiza predykcyjna lub prognozowanie
5. Co to jest nauka zbrojenia?