Rozdiely medzi strojovým učením a štatistikou
Strojové učenie je podmnožinou sektorov umelej inteligencie, v ktorých necháte stroj trénovať na seba a získať výsledky predpovede. Strojové učenie je jednoduché školenie údajov pomocou algoritmov. Niekedy je to tiež čierna skrinka pre väčšinu analytikov údajov. Vyučujete stroj (počítač alebo model) so súborom pravidiel, ktoré máte (dátové body). Štatistika je odvetvie matematiky, kde odvodzujete vzorce z údajov pomocou matematických riešení. Štatistika je čistá matematika. Ak chcete odvodiť akékoľvek poznatky alebo korelácie medzi údajmi, existujú určité geometrické vzory, ktoré by sa dali identifikovať a sú odvodené pomocou matematických postupov (štatistika). Na identifikáciu vzorca štatistika prichádza do obrázka.
Pozrime sa podrobnejšie na strojové učenie a štatistiku:
Jednoducho povedané slovami alebo zápismi, dáte stroju podmienené X1 = a X2 = potom Y = odhadca. Podobne sa kombinuje mnoho údajových bodov, aby sa získal odhadca alebo prediktor. Toto robí stroj sám. Trénuje so zadanými údajmi a keď sú uvedené nové hodnoty, automaticky poskytuje odhadcu.
Pred vložením údajov do stroja je veľmi dôležité porozumieť údajom a identifikovať akékoľvek korelácie a vzorce. Ak existuje korelácia medzi dvoma dátovými bodmi alebo viac, potom je to ako vysoká relevantnosť pri poskytovaní správnej predikcie.
Vo svete umelej inteligencie teraz väčšina spoločností smeruje k automatizácii, robotike. Základom alebo základmi vedenia takýchto domén sú štatistika, lineárna algebra, pravdepodobnosť a geometria. Dôvodom je to, že prehľad údajov alebo akýkoľvek problém súvisiaci s údajmi by sa mohol vyriešiť pomocou matematiky.
Pokiaľ ide o súbor zručností strojového učenia a štatistiky, štatistické štatistické údaje alebo štatistické modelovanie zostavuje štatistik. Zatiaľ čo strojové učenie sa týka hypotézy, klasifikácia, ktorá si vyžaduje znalosť základných programovacích a dátových štruktúr a algoritmov.
Porovnanie vzájomných vzťahov medzi strojovým učením a štatistikami
Nižšie je 10 najlepších porovnaní medzi Machine Learning vs Statistics 
Kľúčové rozdiely medzi strojovým učením a štatistikou
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi strojovým učením a štatistikou
1. Strojové učenie je odvetvie umelej inteligencie, ktoré sa zaoberá dosahovaním nehumánnej sily. Štatistika je podpolí matematiky, kde sa týka derivátov a pravdepodobností odvodených z údajov.
2. Strojové vzdelávanie je jednou z oblastí vedy o údajoch a štatistika je základom všetkých modelov strojového vzdelávania. Na zostavenie modelu je potrebné vykonať EDA (prieskumná analýza údajov), v ktorej štatistiku zohrávajú významnú úlohu.
3. Pri zostavovaní modelu je v počiatočnej fáze potrebné vykonať vývoj prvkov, ktorý zahŕňa, ktoré atribúty sa majú použiť a ktoré atribúty poskytujú výsledky pri poskytovaní maximálnej pravdepodobnosti. S cieľom odvodiť správne vlastnosti je dôležité identifikovať koreláciu medzi nezávislými premennými alebo údajovými bodmi.
4. Strojové učenie vs štatistika nie sú dva rôzne široké pojmy. Obaja strojové učenie a štatistika sú navzájom prepojené. Bez štatistík nie je možné zostaviť model a nie je dôvod robiť štatistickú analýzu údajov. To vedie k vytvoreniu modelu.
5. Aj po vytvorení modelu, na meranie výkonnosti a vyhodnotenie výsledkov, prichádzajú štatistiky a zohrávajú dôležitú úlohu. Na meranie výkonnosti je vo vede údajov zabudovaných veľa hodnotiacich metrík. Jedným z takých je budovanie matice aliancie zámeny, kde sa odvodzujú skutočné pozitíva, falošné negatívy, pravdivé negatívy a falošné pozitívy.
6. Pokiaľ ide o aplikácie, strojové učenie a štatistika sú spojené takým spôsobom, že jeden vedie k druhému.
7. Spolupracovala štatistická analýza a strojové učenie s cieľom aplikovať vedu o údajoch na problém s údajmi alebo získať informácie z údajov, ktoré vedú k väčšiemu vplyvu na predaj alebo obchod a marketing.
8. Strojové učenie je odvetvie dátovej vedy alebo analytiky, ktoré vedie k automatizácii a umelej inteligencii. Štatistika je odvetvie matematiky, kde tieto riešenia aplikujete na údaje, ktoré vedú k prediktívnemu modelovaniu atď.
Porovnávacia tabuľka medzi strojovým učením a štatistikou
Nasledujú zoznamy bodov, ktoré ukazujú porovnania medzi strojovým učením a štatistikou
| ZÁKLAD PRE
POROVNANIE | Strojové učenie | štatistika |
| definícia | Strojové učenie je množina krokov alebo pravidiel, ktoré používa používateľ, keď stroj rozumie a sám trénuje | Štatistika je matematický koncept pri hľadaní vzorcov z údajov. |
| používanie | Predpovedať budúce udalosti alebo klasifikovať existujúci materiál | Vzťah medzi dátovými bodmi |
| druhy | Učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru | Prognóza spojitých premenných, regresia, klasifikácia |
| Vstup výstup | Funkcie a štítky | dátových bodov |
| Prípady použitia | Pre hypotézu | Korelácia medzi dátovými bodmi, jednorozmerná, viacrozmerná |
| Jednoduchosť použitia | Matematika a algoritmy | Matematické znalosti |
| aplikácia | Predpoveď počasia, modelovanie tém,
Prediktívne modelovanie | Opisná štatistika, vzorce na nájdenie, odľahlé hodnoty v údajoch |
| Lúka | Analytika dát, umelá inteligencia | Umelá inteligencia, vedecké laboratóriá pre výskum dát. |
| Vyčnieva | Dominantné algoritmy a koncepcie, ako sú neurónové siete | Deriváty, pravdepodobnosti |
| Kľúčové slová | Lineárna regresia, náhodný les, podporný vektorový stroj, neurónové siete | Covariance, univariate, multivariate, odhadca, p-value, rmse |
Záver - Machine Learning vs Statistics
V dnešnom svete moderných technológií je dnes na trhu umelá inteligencia. Pretože sa technológia rozširuje a vynárajú sa inovácie a nápady, vytvára sa čoraz väčší objem údajov. Ak existujú údaje, je potrebná analýza. Analytika sa zameriava predovšetkým na to, do akej miery je možné odvodiť údaje z údajov. Podobne ako v tradičnej analýze štruktúrovaných údajov RDBMS a opisnej štatistike existuje veľa nepozorností alebo skrytých informácií, ktoré môžu byť užitočné pri zlepšovaní podnikania. Tieto odľahlé hodnoty majú veľký význam pri rozhodovaní alebo zlepšovaní predaja výrobkov.
Veda o údajoch sa uplatňuje na množstvo údajov, ktoré sa generujú v týchto rokoch alebo dokonca na historické údaje. Odľahlé hodnoty sú dobre využívané a nie sú ignorované, ak sa zhromažďujú užitočné informácie na dosiahnutie pozitívnych výsledkov, ktoré majú vplyv na marketing alebo zlepšenie podnikania. Na uskutočnenie akýchkoľvek modelov strojového učenia alebo štatistickej analýzy je potrebné poznať štatistiku, algoritmy a základy matematických konceptov. Keď ideme k rýchlo sa rozvíjajúcej technológii, umelá inteligencia je súčasnosť a budúcnosť.
Odporúčaný článok
Toto bol sprievodca rozdielmi medzi strojovým vzdelávaním a štatistikou, ich významom, porovnávaním medzi jednotlivými hlavami, kľúčovými rozdielmi, porovnávacími tabuľkami a závermi. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Business Intelligence vs Machine Learning - ktorý z nich je lepší
- Prediktívne analýzy verzus štatistika
- Naučte sa 5 užitočných porovnaní medzi údajmi a štatistikami