Różnice między uczeniem maszynowym a statystykami
Uczenie maszynowe jest podzbiorem sektorów sztucznej inteligencji, w którym pozwalasz maszynie trenować i uzyskiwać wyniki prognozowania. Uczenie maszynowe to po prostu szkolenie danych przy użyciu algorytmów. Czasami jest to również czarna skrzynka dla większości analityków danych. Trenujesz maszynę (komputer lub model) z użyciem zestawu reguł (punkty danych). Statystyka to gałąź matematyki, w której wzorce danych uzyskuje się za pomocą rozwiązań matematycznych. Statystyka to czysta matematyka. Aby uzyskać wgląd lub korelacje między danymi, istnieje kilka wzorów geometrycznych, które można zidentyfikować i wyprowadza się je za pomocą praktyk matematycznych (statystyki). Aby zidentyfikować wzór, na obrazie pojawiają się statystyki.
Przyjrzyjmy się szczegółowo o uczeniu maszynowym i statystykach:
W prostych słowach lub notacjach podajesz maszynie pewne warunki warunkowe Jeśli X1 = i X2 = to Y = estymator. Podobnie wiele punktów danych jest łączonych w celu uzyskania estymatora lub predyktora. To właśnie robi sama maszyna. Trenuje ze wszystkimi wprowadzonymi danymi, a gdy podane są nowe wartości, automatycznie podaje estymator.
Przed przekazaniem danych do maszyny bardzo ważne jest, aby zrozumieć dane i zidentyfikować wszelkie korelacje i wzorce. Jeśli istnieje korelacja między dwoma punktami danych lub więcej, jest to tak istotne, że daje prawidłowe prognozy.
W świecie sztucznej inteligencji większość firm zmierza w kierunku automatyki, robotyki. Podstawą lub podstawami do prowadzenia takich domen są statystyki, algebra liniowa, prawdopodobieństwo i geometria. Wynika to z faktu, że wgląd w dane lub jakikolwiek problem związany z danymi można rozwiązać za pomocą matematyki.
Jeśli chodzi o umiejętności uczenia maszynowego i statystyki, statystyki opisowe lub modelowanie statystyczne są budowane przez statystyk. Podczas gdy uczenie maszynowe dotyczy hipotezy, klasyfikacji wymagającej znajomości podstawowego programowania oraz struktur i algorytmów danych.
Bezpośrednie porównanie między uczeniem maszynowym a statystyką
Poniżej znajduje się porównanie 10 najlepszych między uczeniem maszynowym a statystykami 
Kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a statystykami
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a statystykami
1. Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji, która zajmuje się potęgą nieludzką w osiąganiu rezultatów. Statystyka to podpola matematyki, w której chodzi o pochodne i prawdopodobieństwa wyprowadzone z danych.
2. Uczenie maszynowe jest jedną z dziedzin nauki o danych, a statystyka stanowi podstawę wszelkich modeli uczenia maszynowego. Aby zbudować model, należy przeprowadzić EDA (eksploracyjną analizę danych), w której statystyki odgrywają ważną rolę.
3. Aby zbudować model, początkowym etapem jest inżynieria cech, która obejmuje, które atrybuty mają zostać użyte, a które atrybuty dają wyniki przy zapewnieniu maksymalnego prawdopodobieństwa. Aby uzyskać właściwe cechy, należy zidentyfikować korelację między zmiennymi niezależnymi lub punktami danych.
4. Uczenie maszynowe a statystyki to nie dwie różne szerokie koncepcje. Zarówno uczenie maszynowe, jak i statystyki są ze sobą powiązane. Bez statystyki nie można zbudować modelu i nie ma powodu, aby po prostu analizować dane statystyczne. Prowadzi to do zbudowania modelu.
5. Nawet po zbudowaniu modelu, w celu pomiaru wydajności i oceny wyników, przychodzą statystyki i odgrywają istotną rolę. Aby zmierzyć wydajność, w nauce o danych buduje się wiele wskaźników oceny. Jednym z nich jest budowanie algebry macierzy zamieszania, w której wyprowadzane są prawdziwe pozytywne, fałszywe negatywy, prawdziwe negatywne i fałszywie pozytywne.
6. Jeśli chodzi o aplikacje, uczenie maszynowe i statystyki są połączone w taki sposób, że jedna prowadzi do drugiej.
7. Analiza statystyczna i uczenie maszynowe współpracowały w celu zastosowania analizy danych do problemu danych lub uzyskania wglądu w dane, co prowadzi do większego wpływu na sprzedaż lub biznes i marketing.
8. Uczenie maszynowe to dziedzina nauki o danych lub analityki, która prowadzi do automatyzacji i sztucznej inteligencji. Statystyka to gałąź matematyki, w której stosuje się te rozwiązania do danych, co prowadzi do modelowania predykcyjnego itp.
Tabela porównawcza między uczeniem maszynowym a statystykami
Poniżej znajdują się listy punktów, które pokazują porównania między uczeniem maszynowym a statystykami
| PODSTAWA DO
PORÓWNANIE | Nauczanie maszynowe | Statystyka |
| Definicja | Uczenie maszynowe to zestaw kroków lub reguł wprowadzanych przez użytkownika, w którym maszyna sama rozumie i trenuje | Statystyka jest matematyczną koncepcją znajdowania wzorców na podstawie danych. |
| Stosowanie | Aby przewidzieć przyszłe wydarzenia lub sklasyfikować istniejący materiał | Związek między punktami danych |
| Rodzaje | Nadzorowane uczenie się i uczenie się bez nadzoru | Prognozowanie zmiennych ciągłych, regresja, klasyfikacja |
| Wejście wyjście | Funkcje i etykiety | Punkty danych |
| Przypadków użycia | Do hipotezy | Korelacja między punktami danych, jednowymiarowa, wielowymiarowa |
| Łatwość użycia | Matematyka i algorytmy | Wiedza z matematyki |
| Aplikacje | Prognoza pogody, modelowanie tematów,
Modelowanie predykcyjne | Statystyka opisowa, wzorce znalezienia, wartości odstające w danych |
| Pole | Analiza danych, sztuczna inteligencja | Sztuczna inteligencja, laboratoria badawcze. |
| Wyróżnia się | Dominujące algorytmy i pojęcia, takie jak sieci neuronowe | Pochodne, prawdopodobieństwa |
| Słowa kluczowe | Regresja liniowa, losowy las, maszyna wektorów wspierających, sieci neuronowe | Kowariancja, jednowymiarowa, wielowymiarowa, estymatory, wartości p, rmse |
Wniosek - uczenie maszynowe a statystyki
W tym nowoczesnym świecie technologii sztuczna inteligencja jest obecnie dostępna na rynku. W miarę jak technologia się poszerza, pojawiają się innowacje i pomysły, powstaje ogromna ilość danych. Gdy są dane, potrzebne są analizy. Analiza polega głównie na tym, jak wiele danych można uzyskać. Podobnie jak w przypadku tradycyjnej analizy danych strukturalnych RDBMS i statystyk opisowych, istnieje wiele spostrzeżeń i wartości odstających, które są pomijane lub ukryte, co może być przydatne w ulepszaniu działalności. Te wartości odstające mają duże znaczenie w podejmowaniu decyzji lub poprawie sprzedaży produktów.
Analiza danych jest stosowana do ilości danych generowanych w tych latach, a nawet danych historycznych. Wartości odstające są dobrze wykorzystywane i nie są ignorowane tam, gdzie gromadzone są bardziej przydatne informacje w celu uzyskania pozytywnych wyników, które wpływają na marketing lub poprawę działalności. Aby zrealizować dowolny model uczenia maszynowego lub analizę statystyczną, zdecydowanie trzeba znać statystyki, algorytmy i podstawy pojęć matematycznych. Gdy zmierzamy do szybkiej technologii, sztuczna inteligencja jest teraźniejszością i przyszłością.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po różnicach między uczeniem maszynowym a statystykami, ich znaczeniem, porównaniem bezpośrednim, kluczowymi różnicami, tabelą porównawczą i wnioskami. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Analiza biznesowa a uczenie maszynowe - który z nich jest lepszy
- Analityka predykcyjna a statystyka
- Naucz się 5 przydatnych porównań między Data Science a statystykami