Dowiedz się o różnicy między statystykami a uczeniem maszynowym
Uczenie maszynowe jest skutecznie wykorzystywane w różnych dziedzinach, takich jak wykrywanie oszustw, wyniki wyszukiwania w Internecie, reklamy w czasie rzeczywistym na stronach internetowych i urządzeniach mobilnych, tekstowa analiza nastrojów, ocena wiarygodności kredytowej i najlepsze oferty, przewidywanie awarii sprzętu, nowe modele cenowe, wykrywanie włamań do sieci, rozpoznawanie wzorów i obrazów oraz filtrowanie spamu między innymi polami. Statystyka jest definiowana jako badanie gromadzenia, analizy, interpretacji, prezentacji i organizacji danych. Kiedy statystyki są stosowane do problemu naukowego, przemysłowego lub społecznego, wówczas proces zwykle rozpoczyna się od podjęcia decyzji w sprawie populacji statystycznej lub procesu modelu statystycznego.
Statystyki a uczenie maszynowe -
Dane ciągle się zmieniają i ewoluują. Ale bardzo ważne jest dostosowanie się do tych zmian, ponieważ dane są kluczowym aspektem rozwoju firm na całym świecie.
Dane są definiowane jako zwykłe fakty i statystyki, które są gromadzone podczas codziennych operacji marki / firmy. Podczas gdy prawie wszystkie typy firm gromadzą dane, bardzo ważne jest, aby marki zrozumiały ten sens.
Bez możliwości wnioskowania na podstawie danych i wiedzy, staje się całkowicie bezużyteczny. Dlatego nawet jeśli firmy mają dużo informacji i danych, czasami tracą, ponieważ nie są w stanie ich wyczuć.
Od momentu założenia firmy gromadzą wiele informacji i danych na temat różnych rzeczy, takich jak informacje o klientach, najważniejsze informacje o produktach, obawy partnerów i opinie pracowników.
Te dane i informacje mogą być skutecznie wykorzystywane do rejestrowania i pomiaru szerokiego zakresu funkcji biznesowych, czy to zewnętrznych, czy wewnętrznych. Samo dane nie są bardzo pouczające, ale stanowią podstawę, na podstawie której firmy mogą podejmować przyszłe decyzje i opracowywać skuteczne strategie.
Klienci są podstawą, na której marki budują swoją nazwę i wartość na rynku. Dlatego dane klientów są niezwykle ważne, ponieważ pozwalają markom ulepszać i rozumieć swoich klientów na wiele różnych sposobów.
Dane są zatem jedynym sposobem, w jaki firmy rozumieją wiele aspektów funkcjonowania firmy, takich jak szereg zapytań, otrzymane dochody, otrzymane wydatki.
Dane są zatem ważne, aby marki mogły zrozumieć sposób myślenia i oczekiwania klientów. Podsumowując, dane są ważnym elementem zapewniającym ciągły sukces i rozwój każdej firmy, szczególnie w tym konkurencyjnym wieku i czasach.
Artykuł na temat statystyki a uczenie maszynowe ma następującą strukturę -
- Statystyki a infografiki uczenia maszynowego
- Jaka jest różnica Statystyka a uczenie maszynowe?
- Bardziej dogłębne spojrzenie na statystyki i ich znaczenie w społeczeństwie
- Bardziej dogłębne spojrzenie na uczenie maszynowe i jego znaczenie w społeczeństwie
- Wniosek - Statystyki a uczenie maszynowe
Statystyki a infografiki uczenia maszynowego
Czy dane i informacje są takie same? Jaka jest różnica Statystyka a uczenie maszynowe?
Dane i informacje to dwie odrębne rzeczy. Chociaż dane są nieprzetworzonymi faktami i statystykami, informacje są tymi samymi danymi, które są przedstawiane w dokładny i terminowy sposób.
Ponadto informacje są szczegółowe i uporządkowane, zwykle sporządzane w celu nadania kontekstu i zrozumienia konkretnemu aspektowi funkcjonowania marki. Innym sposobem, w jaki informacje różnią się od danych, jest to, że dzięki informacjom marki mogą podejmować właściwe decyzje i tworzyć kampanie, które są kreatywne, skuteczne i angażujące.
Właśnie dlatego informacje są tak ważne, ponieważ pozwalają markom podejmować decyzje, które mogą być wykorzystane przez kierownictwo, aby naprawdę się wzmocnić.
Dlatego marki starają się zbierać informacje o klientach i klientach, aby mogli efektywnie z nimi współpracować. Biorąc to wszystko pod uwagę, ważne jest, aby pamiętać, że prawdziwa wartość informacji leży w jej zdolności do przekazywania wskazówek firmie.
Na przykład, jeśli zgodnie z informacjami dostarczonymi przez klientów brakuje satysfakcji klienta, pomocne jest tylko, jeśli marka zmieni to postrzeganie, oferując lepszą wartość dla swoich produktów i usług.
Krótko mówiąc, proces informacyjny powinien stanowić część szerszego procesu przeglądu w firmach, aby pomóc im w osiągnięciu lepszych i bardziej dochodowych wyników.
Informacje mogą być zatem gromadzone i analizowane za pomocą różnych środków, takich jak uczenie maszynowe i statystyki.
Od osób mieszkających na wsi po atomy zawarte w krysztale, populacja może być różnego rodzaju. Statystyka, zajmująca się wszystkimi aspektami danych, takimi jak planowanie zbierania danych do eksperymentów, jest zróżnicowana i kompleksowa.
Z drugiej strony uczenie maszynowe jest dziedziną informatyki, która ewoluowała od badań teorii uczenia obliczeniowego w sztucznej inteligencji i rozpoznawaniu wzorców.
Arthur Samuel w 1959 r. Zdefiniował uczenie maszynowe jako dziedzinę nauki, która daje komputerom możliwość uczenia się dzięki programowaniu w sposób jawny.
Ten rodzaj uczenia się polega na badaniu i konstruowaniu algorytmów, które mogą pomóc użytkownikom w nauce i prognozowaniu danych. Takie algorytmy działają na podstawie tworzenia modelu i służą do przewidywania opartego na danych, a nie do wykonywania statycznych instrukcji programu.
Polecane kursy
- Kurs na temat routingu IP
- Szkolenia dotyczące hakowania
- Kurs na RMAN
- Kurs certyfikacji online w języku Python
Bardziej szczegółowe spojrzenie na statystyki i uczenie maszynowe
Statystyka odgrywa bardzo ważną rolę w prawie każdej sferze działalności człowieka. Od pomocy w podejmowaniu decyzji w przeliczeniu na jednego mieszkańca kraju, przez wskaźnik zatrudnienia, po liczbę placówek medycznych / szkolnych wymaganych w regionie, statystyki i uczenie maszynowe mają bardzo ważną rolę w funkcjonowaniu społeczeństwa ludzkiego.
W obecnych czasach statystyki zajmują bardzo ważne i krytyczne miejsce w wielu dziedzinach, w tym w handlu, handlu, psychologii, chemii, botanice, astronomii i wielu innych.
Jest tak, ponieważ jako dziedzina statystyki mają szerokie zastosowanie w prawie wszystkich rodzajach obszarów i chorobach. Oto kilka ważnych obszarów, w których można zastosować statystyki i uczenie maszynowe w celu uzyskania lepszych informacji i spostrzeżeń.
- Biznes: Statystyka ma bardzo ważną i kluczową rolę do odegrania w branży. Wynika to z faktu, że marki i firmy są niezwykle konkurencyjne, co utrudnia markom wyprzedzanie oczekiwań i pragnień klientów. Dlatego ważne jest, aby marki podejmowały szybkie decyzje, aby mogły podejmować lepsze decyzje. Statystyki mogą pomóc markom zrozumieć oczekiwania klienta, a tym samym skutecznie zrównoważyć ich popyt i podaż. Oznacza to, że wiele decyzji marki zależy od dobrych decyzji statystycznych i spostrzeżeń.
- Ekonomia: Kolejny ważny obszar, w którym statystyki odgrywają ważną rolę w ekonomii. Wynika to z faktu, że statystyki w dużej mierze zależą od statystyk. Wynika to z faktu, że rachunki dochodu narodowego są ważnymi wskaźnikami dla ekonomistów i administratorów. Metody statystyczne są wykorzystywane do przygotowania tych kont, a nawet do gromadzenia i analizy danych. Związek między podażą i popytem jest badany za pomocą analizy statystycznej i prawie każdy aspekt ekonomii wymaga doskonałego i skomplikowanego zrozumienia statystyki.
- Matematyka: Statystyka jest integralną częścią nauk przyrodniczych i społecznych. Metody nauk przyrodniczych są wiarygodne, ale ich wnioski czasami nie są tak prawdopodobne, ponieważ opierają się na niekompletnych dowodach. Pomoc statystyczna w dokładnym opisie tych pomiarów. Wiele metod statycznych, takich jak średnie prawdopodobieństwa, dyspersje, estymacja, stanowią integralną część matematyki i są często stosowane w tej dziedzinie.
- Bankowość: Kolejny obszar, w którym statystyki odgrywają ważną rolę w bankowości. Banki wymagają statystyk z wielu powodów i celów. Prawie wszystkie banki działają zgodnie z zasadą, że gdy jeden z ich klientów zainwestuje pieniądze w swoim banku, zatrzyma je przez pewien czas w swoim banku i nie będzie wypłacać. Osiągając zyski z tych depozytów, bank zarabia zyski i jest to główne źródło ich dochodów. Bankowcy stosują metody statystyczne oparte na prawdopodobieństwie do oszacowania liczby deponentów i ich roszczeń na określony dzień, umożliwiając im tym samym sprawne i skuteczne funkcjonowanie.
- Zarządzanie stanem: Statystyka to kolejny obszar, który jest niezbędny dla wzrostu i rozwoju każdego kraju. Wynika to z faktu, że statystyki są podstawą opracowywania polityk w danym kraju. Dlatego dane statystyczne są szeroko wykorzystywane do podejmowania decyzji administracyjnych. Na przykład, jeśli rząd chce podnieść skalę płac pracowników, aby pomóc im w podniesieniu standardu życia, to dzięki statystykom rząd może znaleźć wzrost kosztów utrzymania. Ponadto przygotowanie budżetów rządu federalnego i wojewódzkiego zależy również od statystyk, ponieważ pomaga urzędnikom oszacować oczekiwane wydatki i dochody z różnych źródeł. Dlatego statystyki są bardzo ważne, aby pomóc rządom w sprawnym wykonywaniu ich obowiązków.
Bardziej dogłębne spojrzenie na uczenie maszynowe i jego znaczenie w społeczeństwie
Komputery i laptopy podbiły cały świat i drastycznie zmieniły życie wielu ludzi. Wyobraźmy sobie przez chwilę sytuację. Spróbujmy pomyśleć o świecie bez komputerów.
Gdyby tak się stało, ludzie z dziedziny medycyny nie znaleźliby wiele lekarstw na choroby, ponieważ komputery odegrały istotną rolę w procesie pomagania lekarzom w uzyskaniu lepszego wglądu w świat chorób i zdrowia.
Ponownie, filmy takie jak Toy Story i Jurassic Park nie byłyby możliwe bez komputerów, ponieważ filmy te wykorzystywały grafikę komputerową i animację.
Apteki miałyby trudności ze śledzeniem, jakie leki podawać swoim pacjentom. Liczenie głosów byłoby prawie niemożliwe bez komputerów, a co ważniejsze, eksploracja kosmosu pozostałaby odległym marzeniem wszystkich entuzjastów kosmosu.
Ze względu na rosnące znaczenie komputerów technologie komputerowe przyjęły jeszcze większą rolę, co spowodowało, że maszyny mogą automatycznie stosować złożone obliczenia matematyczne do dużych zbiorów danych w szybszym i szybszym tempie.
Niektóre z szeroko rozpowszechnionych przykładów aplikacji uczenia maszynowego, które są dziś niezwykle popularne na świecie, obejmują:
- Istotą uczenia maszynowego jest niezwykle popularny samochód z własnym napędem Google
- Oferty rekomendacji online, które są spersonalizowane dla platform takich jak Amazon i Netflix, są wynikiem aplikacji uczenia maszynowego, które są teraz dostosowane do zrozumienia codziennych ludzkich zachowań
- Zrozumienie zachowań klientów na Twitterze dla marek, a teraz uczenie maszynowe dzięki tworzeniu reguł językowych pomaga markom zrozumieć i wzmocnić ich klientów w domenie publicznej
- Wykrywanie oszustw jest ważną dziedziną, w której uczenie maszynowe pomaga markom być bezpiecznym i skutecznym na wszystkich platformach
Obecnie rośnie zainteresowanie uczeniem maszynowym, ponieważ dziś rosnące ilości i różnorodność dostępnych danych oraz przetwarzanie obliczeniowe spowodowały potrzebę tańszych i wydajniejszych metod analizy danych.
Oznacza to, że uczenie maszynowe może nam pomóc w szybkim tworzeniu modeli, które mogą analizować większe dane i dostarczać szybsze rozwiązania, które są dokładne i skuteczne, nawet na dużą skalę.
Wszystko to oznacza, że prognozy o wysokiej wartości mogą pomóc gospodarkom i markom w podejmowaniu lepszych i mądrzejszych decyzji nie tylko bez interwencji człowieka, ale także w czasie rzeczywistym.
Marki potrzebują szybko zmieniających się strumieni modelowania, aby nadążyć za wymaganiami rynku i mogą to zrobić w efektywny sposób dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego.
Podczas gdy ludzie mogą generować jeden lub dwa dobre modele tygodniowo, uczenie maszynowe może tworzyć tysiące modeli tygodniowo, dzięki czemu marki są bardziej skuteczne i lepsze również w dłuższej perspektywie.
Uczenie maszynowe jest zatem bardzo różne od statystyki danych. Mówiąc prościej, podczas gdy uczenie maszynowe wykorzystuje te same algorytmy i techniki, istnieje zasadnicza różnica między tymi dwiema technikami statystyki a uczenie maszynowe.
Podczas gdy eksploracja danych odkrywa nieznane wcześniej wzorce i wiedzę, uczenie maszynowe służy do odtwarzania znanych wzorców i wiedzy.
Wzorce te są następnie automatycznie stosowane do innych danych, a następnie są wykorzystywane, aby pomóc zainteresowanym osobom w podejmowaniu lepszych decyzji i działań.
Wraz ze wzrostem wykorzystania komputerów techniki danych i uczenie maszynowe szybko ewoluują, aby sprostać potrzebom marek i firm z różnych sektorów.
Sieci neuronowe były od dawna wykorzystywane w aplikacjach do eksploracji danych, a teraz przy mocy komputerów możliwe jest tworzenie wielu sieci neuronowych, które mają wiele warstw. W żargonie uczącym się maszynowo nazywane są głębokimi sieciami neuronowymi.
Wniosek - Statystyki a uczenie maszynowe
Wszystko to oznacza, że dane bez względu na statystyki i uczenie maszynowe muszą być lepiej rozumiane i analizowane. Wynika to z faktu, że wgląd w dane ma kluczowe znaczenie dla sukcesu i porażki marek w różnych kategoriach, a ich inwestowanie jest jednym z głównych wymagań wszystkich rodzajów firm.
Polecane artykuły
Oto kilka artykułów, które pomogą ci uzyskać więcej informacji na temat statystyki a uczenie maszynowe, a także statystyki i uczenie maszynowe, więc po prostu przejdź przez link podany poniżej.
- Uczenie maszynowe a statystyki
- Kariera w statystyce
- Ważny krok do stylu życia bankierów inwestycyjnych
- Pytania do wywiadu statystycznego | Przydatne i najczęściej zadawane pytania