Strojové učenie vs prediktívne modelovanie - 8 úžasných rozdielov

• Rozdiely medzi strojovým učením a prediktívnym modelovaním

Rozdiely medzi strojovým učením a prediktívnym modelovaním

Strojové učenie je oblasť počítačovej vedy, ktorá využíva kognitívne učebné metódy na programovanie svojich systémov bez potreby explicitného programovania. Inými slovami, je známe, že tieto stroje rastú so skúsenosťami lepšie.
Strojové učenie súvisí s inými matematickými technikami a tiež s ťažbou údajov, ktoré zahŕňajú pojmy ako učenie pod dohľadom a bez dozoru.
Na druhej strane prediktívne modelovanie je matematická technika, ktorá používa štatistiku na predikciu. Jeho cieľom je pracovať na poskytnutých informáciách, aby sa dosiahol konečný záver po spustení udalosti.

Stručne povedané, pokiaľ ide o analýzu údajov, strojové učenie je metodika, ktorá sa používa na navrhovanie a generovanie zložitých algoritmov a modelov, ktoré sa dajú predpovedať. Toto je populárne známe ako prediktívna analýza v komerčnom použití, ktorú používajú vedci, inžinieri, vedci údajov a ďalší analytici na rozhodovanie a poskytovanie výsledkov a na odhalenie skrytých poznatkov pomocou historického učenia.
V tomto príspevku budeme podrobne študovať rozdiely.

Porovnanie hlava-hlava medzi strojovým učením a prediktívnym modelovaním (infografika)

Nižšie je uvedený zoznam najlepších 8 porovnaní medzi strojovým učením a prediktívnym modelovaním

Kľúčové rozdiely medzi strojovým učením a prediktívnym modelovaním

1. Strojové učenie je technika umelej inteligencie, pri ktorej sa algoritmom poskytujú údaje a požaduje sa ich spracovanie bez vopred stanoveného súboru pravidiel a predpisov, zatiaľ čo prediktívna analýza je analýza historických údajov a existujúcich externých údajov s cieľom nájsť vzorce a správanie.
2. Algoritmy strojového učenia sú trénované, aby sa poučili zo svojich minulých chýb s cieľom zlepšiť budúci výkon, zatiaľ čo prediktívne robí informované predpovede založené iba na historických údajoch o budúcich udalostiach.
3. Strojové učenie je technológia novej generácie, ktorá pracuje na lepších algoritmoch a veľkom množstve údajov, zatiaľ čo prediktívna analýza je štúdia a nie konkrétna technológia, ktorá existovala dlho predtým, ako vzniklo strojové učenie. Alan Turing už využil túto techniku ​​na dekódovanie správ počas druhej svetovej vojny.
4. Súvisiace postupy a techniky učenia pre strojové učenie zahŕňajú učenie pod dohľadom a bez dozoru, zatiaľ čo pre prediktívnu analýzu je to deskriptívna analýza, diagnostická analýza, prediktívna analýza, predpísaná analýza atď.
5. Keď je náš model strojového učenia vycvičený a testovaný na relatívne menší súbor údajov, môže sa rovnaká metóda použiť aj na skryté údaje. Údaje nemusia byť skreslené, pretože by to malo za následok zlé rozhodovanie. V prípade prediktívnej analýzy sú údaje užitočné, keď sú úplné, presné a podstatné. Pri prvotnom požití údajov je potrebné dbať na kvalitu údajov. Organizácie to používajú na predpovedanie predpovedí, správania spotrebiteľov a na základe svojich zistení robia racionálne rozhodnutia. Prípad úspechu určite prinesie zvýšenie výnosov z podnikania a firmy.

Tabuľka porovnania strojového učenia a predikčného modelovania

Základ pre porovnanie	Strojové učenie	Prediktívne modelovanie
definícia	Metóda použitá na navrhnutie zložitých algoritmov a modelov, ktoré sa dajú predpovedať. Toto je hlavný princíp prediktívneho modelovania	Pokročilá forma základnej deskriptívnej analýzy, ktorá využíva súčasný a historický súbor údajov na zabezpečenie výsledku. Toto možno považovať za podmnožinu a aplikáciu strojového učenia.
Modus operandi	Adaptívna technika, pri ktorej sú systémy dostatočne inteligentné na to, aby sa prispôsobili a naučili sa, ako a kedy sa pridáva nový súbor údajov, bez potreby priameho programovania. Predchádzajúce výpočty sa použijú na zabezpečenie efektívnych výsledkov	Je známe, že modely používajú klasifikátory a teóriu detekcie na odhadnutie pravdepodobnosti výsledku vzhľadom na súbor vstupných údajov
Prístupy a modely	Učenie sa rozhodovacích stromov Združte učenie pravidiel Umelé neurónové siete Hlboké učenie Indukčné logické programovanie Podpora vektorových strojov clustering Bayesovské siete Posilnenie učenia Reprezentačné učenie Podobnosť a metrické učenie Zriedkavé učenie slovníka Genetické algoritmy Strojové učenie založené na pravidlách Učiace sa klasifikačné systémy	Skupinová metóda spracovania údajov Naivné Bayes Algoritmus K-najbližšieho suseda Klasifikátor väčšiny Podpora vektorových strojov Posilnené stromy Náhodné lesy KOŠÍK (Klasifikačné a regresné stromy) MARS Neurálne siete ACE a AVAS Bežné najmenšie štvorce Generalizované lineárne modely (GLM) Logistická regresia Zovšeobecnené modely aditív Robustná regresia Semiparametrická regresia
aplikácia	Bioinformatics Rozhrania mozgu a stroja Klasifikácia sekvencií DNA Výpočtová anatómia Počítačové videnie Rozpoznávanie objektov Odhaľovanie podvodov s kreditnými kartami Detekcia internetových podvodov lingvistika marketing Strojové vnímanie Lekárska diagnostika ekonómie poistenie NLP Optimalizácia a metaheuristika Online reklama Odporúčacie a vyhľadávacie nástroje Robotické lokomotívy Sekvenčná ťažba Analýza sentimentu Rozpoznávanie reči a rukopisu Analýza finančného trhu Prognóza časových radov	Modelovanie zdvihnutia archeológia Riadenie vzťahov so zákazníkmi Auto poistenie Zdravotná starostlivosť Algoritmické obchodovanie Pozoruhodné vlastnosti prediktívneho modelovania Obmedzenia týkajúce sa montáže údajov Optimalizácia marketingových kampaní Detekcia podvodov Zníženie rizika Vylepšené a efektívnejšie operácie Udržanie zákazníka Informácie o predajnom zúžení Krízový manažment Zmierňovanie rizika a nápravné opatrenia Krízový mamagment Segmentácia zákazníkov Prevencia chrípky Finančné modelovanie Trend a analýza trhu Úverové hodnotenie
Aktualizácia spracovania	Štatistický model sa aktualizuje automaticky	Vedci údajov musia model spustiť manuálne viackrát
Objasnenie požiadavky	Je potrebné poskytnúť náležitý súbor požiadaviek a obchodných odôvodnení	Je potrebné objasniť správny súbor obchodných opodstatnení a požiadaviek
Technológia jazdy	Strojové učenie sa riadi údajmi	Prediktívne modelovanie sa riadi prípadmi
nevýhody	Pracujte s diskontinuálnymi stratovými funkciami, ktoré je ťažké rozlíšiť, optimalizovať a začleniť do algoritmov strojového učenia Problém musí byť veľmi opisný, aby sme našli ten správny algoritmus, aby sme mohli použiť riešenie ML Pred tým, ako sa tento algoritmus skutočne použije, je potrebné vytvoriť veľké požiadavky na údaje a údaje o školeniach, ako sú údaje o hlbokom učení	Výsledkom je potreba obrovského množstva údajov, čím viac historických údajov je presných Potrebujete všetky minulé trendy a vzorce Zlyhanie predpovede výziev zohľadňuje špecifickú množinu parametrov, ktoré nie sú v reálnom čase, a preto súčasné scenáre môžu ovplyvniť výzvu. Analýze ľudských zdrojov brzdí nedostatok pochopenia ľudského správania

Záver - Strojové učenie vs prediktívne modelovanie

Obe tieto technológie poskytujú riešenia organizáciám na celom svete vo svojich vlastných ríšach. Špičkové organizácie ako Google, Amazon, IBM atď. Investujú značné prostriedky do týchto algoritmov umelej inteligencie a strojového učenia, aby lepšie a efektívnejšie riešili problémy v reálnom svete. Je na vás, aby ste sa rozhodli, akú metódu vaša firma potrebuje. Pokračujte, napíšte nám v sekcii komentárov, ktorá technológia vám priniesla úžitok.
Sledujte náš blog a získajte viac článkov o veľkých údajoch a súčasných technológiách.

Odporúčaný článok

Toto bol návod na strojové učenie verzus prediktívne modelovanie, ich význam, porovnanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -

1. Otázky týkajúce sa rozhovoru o strojovom učení
2. tatistika vs strojové učenie
3. 13 najlepších nástrojov na prediktívnu analýzu
4. Prediktívna analýza alebo prognóza
5. Čo je výučba posilnenia?