Машинное обучение против прогнозирующего моделирования - 8 удивительных отличий

• Различия между машинным обучением и прогнозным моделированием

Различия между машинным обучением и прогнозным моделированием

Машинное обучение - это область компьютерных наук, которая использует методы когнитивного обучения для программирования своих систем без необходимости явного программирования. Другими словами, хорошо известно, что эти машины становятся лучше с опытом.
Машинное обучение связано с другими математическими методами, а также с интеллектуальным анализом данных, который охватывает такие термины, как контролируемое и неконтролируемое обучение.
Прогнозирующее моделирование, с другой стороны, является математическим методом, который использует статистику для прогнозирования. Он направлен на работу с предоставленной информацией, чтобы прийти к окончательному выводу после того, как событие было инициировано.

В двух словах, когда дело доходит до анализа данных, машинное обучение - это методология, которая используется для разработки и генерации сложных алгоритмов и моделей, которые поддаются прогнозированию. Это широко известно как прогнозный анализ в коммерческом использовании, который используется исследователями, инженерами, исследователями данных и другими аналитиками для принятия решений и предоставления результатов, а также для выявления скрытых идей, используя историческое обучение.
В этом посте мы собираемся подробно изучить различия.

Сравнение лицом к лицу между машинным обучением и прогнозным моделированием (инфографика)

Ниже приведено сравнение 8 лучших моделей машинного обучения с прогнозным моделированием.

Ключевые различия между машинным обучением и прогнозным моделированием

1. Машинное обучение - это методика искусственного интеллекта, в которой алгоритмам присваиваются данные, и их просят обрабатывать без заранее определенного набора правил и положений, тогда как прогнозный анализ - это анализ исторических данных, а также существующих внешних данных для поиска моделей и поведения.
2. Алгоритмы машинного обучения обучены извлекать уроки из своих прошлых ошибок, чтобы улучшить производительность в будущем, тогда как прогнозирование делает обоснованные прогнозы, основываясь только на исторических данных о будущих событиях
3. Машинное обучение - это технология нового поколения, которая работает на более совершенных алгоритмах и больших объемах данных, тогда как прогностический анализ - это исследование, а не особая технология, существовавшая задолго до появления машинного обучения. Алан Тьюринг уже использовал эту технику для расшифровки сообщений во время Второй мировой войны.
4. Связанные практики и методы обучения для машинного обучения включают в себя обучение под наблюдением и без него, в то время как для прогнозного анализа это описательный анализ, диагностический анализ, прогнозный анализ, предписательный анализ и т. Д.
5. После того, как наша модель машинного обучения обучена и протестирована для сравнительно небольшого набора данных, тот же метод может быть применен к скрытым данным. Фактически данные не должны быть предвзятыми, так как это приведет к неправильному принятию решения. В случае прогнозного анализа данные полезны, когда они полны, точны и содержательны. За качеством данных нужно позаботиться, когда они поступают в систему изначально. Организации используют это для прогнозирования прогнозов, поведения потребителей и принятия рациональных решений на основе своих выводов. Успешный случай, безусловно, приведет к увеличению бизнеса и доходов компании.

Сравнительная таблица машинного обучения и прогнозного моделирования

Основа для сравнения	Машинное обучение	Прогнозирующее моделирование
Определение	Метод, используемый для разработки сложных алгоритмов и моделей, которые поддаются прогнозированию. Это основной принцип прогнозного моделирования	Продвинутая форма базовой описательной аналитики, которая использует текущий и исторический набор данных, чтобы обеспечить результат. Можно сказать, что это подмножество и применение машинного обучения.
Модус операнди	Адаптивный метод, при котором системы достаточно умны, чтобы адаптироваться и учиться, как и когда добавляется новый набор данных, без необходимости непосредственного программирования. Предыдущие расчеты будут использованы для обеспечения эффективных результатов	Известно, что модели используют классификаторы и теорию обнаружения, чтобы угадать вероятность исхода при заданном наборе входных данных.
Подходы и модели	Изучение дерева решений Ассоциированное обучение правилам Искусственные нейронные сети Глубокое обучение Индуктивное логическое программирование Опорные векторные машины Кластеризация Байесовские сети Усиление обучения Репрезентация обучения Сходство и метрика обучения Разреженное словарное обучение Генетические алгоритмы Основанное на правилах машинное обучение Учебные системы классификаторов	Групповой метод обработки данных Наивный Байес Алгоритм K-ближайшего соседа Классификатор большинства Опорные векторные машины Усиленные деревья Случайные леса CART (деревья классификации и регрессии) МАРС Нейронные сети ACE и AVAS Обычные наименьшие квадраты Обобщенные линейные модели (GLM) Логистическая регрессия Обобщенные аддитивные модели Робастная регрессия Полупараметрическая регрессия
Приложения	Биоинформатика Интерфейсы мозг-машина Классификация последовательностей ДНК Вычислительная анатомия Компьютерное зрение Распознавание объектов Обнаружение мошенничества с кредитными картами Обнаружение интернет-мошенничества лингвистика маркетинг Машинное восприятие Медицинский диагноз экономика страхование NLP Оптимизация и метаэвристика Он-лайн реклама Рекомендации и поисковые системы Робот локомотивы Добыча последовательностей Анализ настроений Распознавание речи и почерка Анализ финансового рынка Прогнозирование временных рядов	Поднятие моделирования археология Управление взаимоотношениями с клиентами Авто страхование Здравоохранение Алгоритмический трейдинг Примечательные особенности прогнозного моделирования Ограничения на подгонку данных Оптимизация маркетинговых кампаний Обнаружение мошенничества Сокращение рисков Улучшенные и оптимизированные операции Удержание клиентов Обзор воронки продаж Антикризисное управление Смягчение рисков и корректирующие меры Управление стихийными бедствиями Сегментация клиентов Предотвращение оттока Финансовое моделирование Тенденция рынка и анализ Кредитный скоринг
Обновление обработки	Статистическая модель обновляется автоматически	Специалисты по данным должны запускать модель вручную несколько раз
Требование уточнения	Должен быть предоставлен надлежащий набор требований и бизнес-обоснований	Надлежащий набор деловых обоснований и требований должен быть уточнен
Техника вождения	Машинное обучение основано на данных	Прогнозирующее моделирование основано на сценариях использования
Недостатки	Работа с прерывистыми функциями потерь, которые трудно дифференцировать, оптимизировать и включить в алгоритмы машинного обучения Проблема должна быть очень описательной, чтобы найти правильный алгоритм для применения решения ML Большие требования к данным и данные обучения, такие как данные глубокого обучения, должны быть созданы до того, как этот алгоритм будет фактически использован	Потребность в огромном количестве данных, так как больше исторических данных, точный результат Нужны все прошлые тренды и модели Ошибка прогнозирования опроса принимает во внимание определенный набор параметров, которые не являются реальными, и, следовательно, текущие сценарии могут влиять на опрос HR-аналитика сдерживается отсутствием понимания человеческого поведения

Вывод - машинное обучение против прогнозного моделирования

Обе эти технологии обеспечивают решения для организаций во всем мире в их собственных сферах. Ведущие организации, такие как Google, Amazon, IBM и т. Д., Вкладывают значительные средства в эти алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для более эффективного и эффективного решения реальных проблем. Вам решать, какой метод нужен вашему бизнесу. Напишите нам в разделе комментариев ниже, какая технология принесла вам пользу.
Следите за нашим блогом, чтобы узнать больше о больших данных и статьях о технологиях.

Рекомендуемая статья

Это было руководство по машинному обучению и прогнозному моделированию, их значению, сравнению «голова к голове», основным отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -

1. Интервью по машинному обучению
2. татистика против машинного обучения
3. 13 лучших инструментов для прогнозной аналитики
4. Прогнозный анализ или прогнозирование
5. Что такое обучение усилению?