Dozviete sa o rozdieloch medzi štatistikou a strojovým učením
Strojové učenie sa efektívne využíva v rôznych oblastiach, ako je zisťovanie podvodov, výsledky vyhľadávania na webe, reklamy v reálnom čase na webových stránkach a mobilných zariadeniach, analýza sentimentu založená na texte, vyhodnocovanie kreditov a ďalšie najlepšie ponuky, predpovedanie zlyhania zariadení, nové cenové modely, detekcia prienikov do siete, rozpoznávanie vzorov a obrázkov a filtrovanie nevyžiadanej pošty medzi inými oblasťami. Štatistika je definovaná ako štúdium zberu, analýzy, interpretácie, prezentácie a organizácie údajov. Ak sa štatistika aplikuje na vedecký, priemyselný alebo spoločenský problém, potom proces zvyčajne začína rozhodnutím o štatistickej populácii alebo o štatistickom modelovom procese.
Štatistika verzus strojové učenie -
Dáta sa neustále menia a vyvíjajú. Je však veľmi dôležité prispôsobiť sa týmto zmenám, pretože údaje sú kritickým aspektom rastu spoločností na celom svete.
Dáta sú definované ako jasné fakty a štatistiky, ktoré sa zbierajú počas každodennej činnosti značky / spoločnosti. Aj keď takmer všetky typy spoločností zhromažďujú údaje, je veľmi dôležité, aby značky tento zmysel pochopili.
Bez toho, aby bolo možné z údajov odvodiť akékoľvek poznatky a poznatky, sa stáva úplne zbytočným. Preto aj keď spoločnosti majú veľa informácií a údajov, niekedy stratia, pretože z nich nie sú schopné vycítiť.
Od svojho založenia spoločnosti zhromažďujú množstvo informácií a údajov o rôznych veciach, ako sú informácie o zákazníkoch, produktové novinky, obavy partnerov a spätná väzba zamestnancov.
Tieto údaje a informácie sa dajú efektívne použiť na zaznamenávanie a meranie komplexného rozsahu obchodných funkcií, či už externých alebo interných. Podľa vlastných údajov nie je príliš informatívny, ale je to základ, na ktorom môžu spoločnosti prijímať budúce rozhodnutia a rozvíjať úspešné stratégie.
Zákazníci sú základom, na ktorom si značky na trhu vybudovali svoje meno a hodnotu. Z tohto dôvodu sú údaje o zákazníkoch veľmi dôležité, pretože umožňujú značkám vylepšovať a porozumieť svojim zákazníkom rôznymi spôsobmi.
Údaje sú preto jediným spôsobom, ktorým spoločnosti chápu mnoho aspektov fungovania spoločnosti, medzi iným mnoho otázok, prijaté príjmy a výdavky.
Údaje sú preto dôležité pre značky, aby pochopili myslenie a očakávania zákazníkov. Celkovo sú údaje dôležitým prvkom na zabezpečenie nepretržitého úspechu a rastu akejkoľvek spoločnosti, najmä v tomto konkurenčnom veku a časoch.
Článok o štatistike verzus strojové učenie je štruktúrovaný takto:
- Štatistiky vs Infografika strojového učenia
- Aký je rozdiel medzi štatistikou a strojovým učením?
- Podrobnejší pohľad na štatistiku a jej význam v spoločnosti
- Podrobnejší pohľad na strojové učenie a jeho význam v spoločnosti
- Záver - Štatistika verzus strojové učenie
Štatistiky vs Infografika strojového učenia
Sú údaje a informácie rovnaké? Aký je rozdiel medzi štatistikou a strojovým učením?
Údaje a informácie sú dve odlišné veci. Aj keď údaje sú nespracované fakty a štatistiky, informácie sú rovnaké ako tie, ktoré sú prezentované presným a aktuálnym spôsobom.
Informácie sú ďalej špecifické a organizované, spravidla s cieľom dať kontext a porozumenie konkrétnemu aspektu fungovania značky. Ďalším spôsobom, akým sa informácie líšia od údajov, je to, že prostredníctvom informácií môžu značky robiť správne rozhodnutia a vytvárať kampane, ktoré sú kreatívne, efektívne a pútavé.
Preto sú informácie také dôležité, že umožňujú značkám robiť rozhodnutia, ktoré môže manažment využiť na skutočné posilnenie ich postavenia.
Preto sa značky snažia zhromažďovať informácie o zákazníkoch a klientoch, aby sa s nimi mohli efektívne zapojiť. Pri tomto všetkom je dôležité pamätať na to, že skutočná hodnota informácií spočíva v jej schopnosti smerovať spoločnosť.
Napríklad, ak podľa informácií poskytnutých zákazníkmi nie je spokojnosť zákazníka, je užitočné, iba ak značka zmení toto vnímanie ponúknutím lepšej hodnoty pre svoje výrobky a služby.
Stručne povedané, informačný proces by mal byť súčasťou širšieho procesu preskúmania v rámci spoločností, aby im mohol pomôcť dosiahnuť lepšie a výnosnejšie výsledky.
Informácie sa preto môžu zbierať a analyzovať rôznymi prostriedkami, ktorými sú strojové učenie a štatistika.
Od osôb žijúcich v krajine po atómy obsiahnuté v kryštáli môže byť populácia rôzneho typu. Pokiaľ ide o všetky aspekty údajov, ako je plánovanie zberu údajov na experimenty, štatistika je rozmanitá a komplexná oblasť.
Strojové učenie, na druhej strane, je podpolí počítačovej vedy, ktorá sa vyvinula zo štúdia teórie výpočtového učenia v oblasti umelej inteligencie a rozpoznávania vzorov.
Arthur Samuel v roku 1959 definoval strojové učenie ako študijný odbor, ktorý dáva počítačom možnosť učiť sa pomocou programovania explicitným spôsobom.
Tento typ vzdelávania skúma štúdium a konštrukciu algoritmov, ktoré môžu používateľom pomôcť naučiť sa a vytvárať predpovede na údajoch. Takéto algoritmy fungujú pri vytváraní modelu a používajú sa skôr na vytváranie predpovedí založených na údajoch než na dodržiavanie statických programových pokynov.
Odporúčané kurzy
- Kurz smerovania IP
- Výcvikové kurzy hackingu
- Kurz RMAN
- Online certifikačný kurz v Pythone
Podrobnejší pohľad na štatistiku a strojové učenie
Štatistika zohráva veľmi dôležitú úlohu takmer vo všetkých oblastiach ľudskej činnosti. Štatistiky a strojové vzdelávanie majú veľmi dôležitú úlohu pri fungovaní ľudskej spoločnosti, od toho, ako sa rozhodujú pre jedného obyvateľa krajiny, do miery zamestnanosti až po počet lekárskych / školských zariadení požadovaných v regióne.
V súčasnej dobe má štatistika veľmi dôležité a kritické postavenie v mnohých oblastiach vrátane obchodu, obchodu, psychológie, chémie, botaniky a astronómie.
Je to tak preto, že štatistika má rozsiahle uplatnenie takmer vo všetkých typoch oblastí a chorobnosti. Tu je niekoľko dôležitých oblastí, v ktorých je možné aplikovať štatistiku a strojové učenie na získanie lepších informácií a poznatkov.
- Podnikanie: Štatistika má v oblasti podnikania veľmi dôležitú a kritickú úlohu. Dôvodom je skutočnosť, že značky a spoločnosti sú mimoriadne konkurencieschopné, čo značkám sťažuje, aby zostali pred svojimi očakávaniami a želaniami zákazníkov. Preto je dôležité, aby značky prijímali rýchle rozhodnutia, aby mohli robiť lepšie rozhodnutia. Štatistiky môžu pomôcť značkám porozumieť očakávaniam zákazníka a efektívne tak vyvážiť ich dopyt a ponuku. To znamená, že veľa rozhodnutí značky závisí od dobrých štatistických rozhodnutí a prehľadov.
- Ekonomika: Ďalšia dôležitá oblasť, v ktorej štatistika hrá dôležitú úlohu v ekonómii. Je to preto, že štatistika do značnej miery závisí od štatistík. Dôvodom je skutočnosť, že národné účty príjmov sú dôležitými ukazovateľmi pre ekonómov a správcov. Štatistické metódy sa používajú na prípravu týchto účtov a dokonca aj na zber a analýzu údajov. Vzťah medzi ponukou a požiadavkami sa študuje prostredníctvom štatistickej analýzy a takmer každý aspekt ekonómie vyžaduje veľké a zložité pochopenie štatistík.
- Matematika: Štatistika je neoddeliteľnou súčasťou prírodných a spoločenských vied. Metódy prírodných vied sú spoľahlivé, ale ich závery nie sú niekedy také pravdepodobné, pretože sú založené na neúplných dôkazoch. Štatistická pomoc pri presnom opise týchto meraní. Mnoho statických metód, ako sú priemery pravdepodobnosti, disperzie, odhady, sú neoddeliteľnou súčasťou matematiky a často sa v tejto oblasti používajú.
- Bankovníctvo: Ďalšia oblasť, v ktorej štatistika hrá v bankovníctve dôležitú úlohu. Banky požadujú štatistiku z viacerých dôvodov a účelov. Takmer všetky banky pracujú na princípe, že keď jeden z ich klientov investuje nejaké peniaze do svojej banky, ponechá si ich vo svojej banke nejaký čas a nevyberú ich. Získaním zisku z týchto vkladov banka dosahuje zisky, a to je hlavný zdroj ich výnosov. Bankári používajú štatistické prístupy založené na pravdepodobnosti na odhadovanie počtu vkladateľov a ich pohľadávok na určitý deň, čo im umožňuje bezproblémové a efektívne fungovanie.
- Správa štátu: Štatistika je ďalšou oblasťou, ktorá je nevyhnutná pre rast a rozvoj ktorejkoľvek krajiny. Je to preto, že štatistika je základom pre tvorbu politík v krajine. Z tohto dôvodu sa štatistické údaje vo veľkej miere používajú na prijímanie administratívnych rozhodnutí. Napríklad, ak chce vláda zvýšiť mzdové stupnice zamestnancov, aby im pomohla zvýšiť ich životnú úroveň, vláda môže prostredníctvom štatistík zistiť zvýšenie životných nákladov. Okrem toho príprava federálnych a provinčných vládnych rozpočtov závisí aj od štatistík, pretože pomáha úradníkom odhadnúť očakávané výdavky a príjmy z rôznych zdrojov. Štatistika je preto veľmi dôležitá, aby pomohla vládam plniť svoje povinnosti hladkým spôsobom.
Podrobnejší pohľad na strojové učenie a jeho význam v spoločnosti
Počítače a prenosné počítače vzali celý svet búrok a drasticky zmenili životy mnohých ľudí. Poďme si na chvíľu predstaviť situáciu. Pokúsme sa vymyslieť svet bez počítačov.
Keby sa to stalo, ľudia v oblasti medicíny by nenašli veľa liekov na choroby, pretože počítače zohrávali dôležitú úlohu v procese pomáhania zdravotníckym pracovníkom získať lepší prehľad o svete chorôb a zdravia.
Filmy ako Toy Story a Jurassic Park by opäť neboli možné bez počítačov, pretože tieto filmy využívali počítačovú grafiku a animácie.
Lekárne by mali ťažké sledovať, aké lieky majú podávať svojim pacientom. Bez počítačov by bolo sčítanie hlasov takmer nemožné a ešte dôležitejšie by bolo, že vesmírny prieskum by zostal vzdialeným snom všetkých vesmírnych nadšencov.
Vzhľadom na rastúci význam počítačov prevzali výpočtové technológie ešte väčšiu úlohu, čo viedlo k tomu, že stroje mohli automaticky aplikovať zložité matematické výpočty na veľké údaje rýchlejšie a rýchlejšie.
Medzi široko publikované príklady aplikácií strojového učenia, ktoré sú dnes na svete mimoriadne populárne, patria:
- Podstatou strojového učenia je mimoriadne populárne auto s vlastným pohonom od spoločnosti Google
- Ponuky odporúčaní online, ktoré sú prispôsobené platformám ako Amazon a Netflix, sú výsledkom aplikácií strojového učenia, ktoré sú teraz vhodné na pochopenie každodenného správania ľudí.
- Pochopenie správania zákazníkov na Twitteri pre značky a teraz strojové učenie s tvorbou jazykových pravidiel pomáha značkám porozumieť a posilniť postavenie svojich zákazníkov vo verejnej doméne
- Detekcia podvodov je dôležitou oblasťou, kde strojové učenie pomáha značkám, aby boli bezpečné a efektívne na všetkých platformách
V súčasnosti existuje rastúci záujem o strojové učenie, pretože v súčasnosti rastie objem a rozmanitosť dostupných údajov, výpočtové spracovanie viedlo k potrebe lacnejších a výkonnejších metód analýzy údajov.
To znamená, že strojové učenie nám môže pomôcť rýchlo vytvárať modely, ktoré dokážu analyzovať väčšie dáta a poskytovať rýchlejšie riešenia, ktoré sú presné a efektívne, a to aj vo veľkom.
To všetko znamená, že predpovede s vysokou hodnotou môžu pomôcť ekonomikám a značkám robiť lepšie a inteligentnejšie rozhodnutia nielen bez ľudského zásahu, ale aj v reálnom čase.
Značky potrebujú rýchlo sa meniace toky modelovania, aby držali krok s požiadavkami trhu, a môžu to urobiť efektívnym spôsobom pomocou strojového učenia.
Zatiaľ čo ľudia zvyčajne dokážu vytvoriť jeden alebo dva dobré modely týždenne, strojové učenie môže vytvoriť tisíce modelov týždenne, čo z dlhodobého hľadiska zefektívni a zlepší aj značky.
Strojové učenie sa preto veľmi líši od štatistických údajov. Zjednodušene povedané, zatiaľ čo strojové učenie používa rovnaké algoritmy a techniky, medzi týmito dvoma technikami Štatistiky verzus Strojové učenie je zásadný rozdiel.
Zatiaľ čo získavanie údajov odhaľuje predtým neznáme vzorce a vedomosti, strojové učenie sa používa na reprodukciu známych vzorov a znalostí.
Tieto vzorce sa potom automaticky aplikujú na ďalšie údaje a potom sa používajú na pomoc dotknutým ľuďom pri prijímaní lepších rozhodnutí a opatrení.
S narastajúcim používaním počítačov sa rýchlo vyvíjajú aj techniky údajov a strojové učenie, aby vyhovovali potrebám značiek a spoločností naprieč odvetviami.
Neurónové siete sa už dlho používajú v aplikáciách na dolovanie dát a teraz je možné pomocou počítačov vytvoriť viacero neurónových sietí, ktoré majú veľa vrstiev. Pri strojovom učení sa nazývajú hlboké neurónové siete.
Záver - Štatistika verzus strojové učenie
To všetko znamená, že údaje bez ohľadu na štatistiku verzus strojové učenie musia lepšie porozumieť a analyzovať. Dôvodom je to, že informácie o údajoch sú rozhodujúce pre úspech a zlyhanie značiek vo všetkých kategóriách a ich investovanie je jednou z hlavných požiadaviek všetkých typov spoločností.
Odporúčané články
Tu je niekoľko článkov, ktoré vám pomôžu získať viac podrobností o štatistikách verzus strojové učenie a tiež o štatistikách a strojovom učení, takže stačí prejsť na odkaz uvedený nižšie.
- Strojové učenie vs štatistika
- Kariéra v štatistike
- Dôležitý krok k životnému štýlu investičných bankárov
- Štatistika Interview Otázky | Užitočné a najčastejšie otázky