Различия между машинным обучением и статистикой
Машинное обучение - это подмножество секторов искусственного интеллекта, где вы позволяете машине обучаться самому и получать результаты прогнозирования. Машинное обучение - это просто тренировка данных с использованием алгоритмов. Иногда это также черный ящик для большинства аналитиков данных. Вы тренируете машину (компьютер или модель) с набором правил, которые у вас есть (точки данных). Статистика - это раздел математики, в котором вы получаете шаблоны данных, используя математические решения. Статистика это чистая математика. Чтобы получить какие-либо сведения или корреляции между данными, есть некоторые геометрические закономерности, которые можно идентифицировать, и они получаются с использованием математических методов (статистики). Чтобы идентифицировать закономерность, статистика входит в картину.
Давайте подробнее изучим машинное обучение и статистику:
Простыми словами или обозначениями вы даете машине некоторую условную основу, если X1 = и X2 =, тогда Y = оценщик. Точно так же многие точки данных объединяются, чтобы получить оценку или предиктор. Это то, что машина делает сама. Он обучается со всеми введенными данными, а когда даются новые значения, он автоматически дает оценку.
Перед подачей данных на машину очень важно понять данные и определить любые корреляции и закономерности. Если есть корреляция между двумя точками данных или более, то это как высокая релевантность для правильного прогноза.
В настоящее время в мире искусственного интеллекта большинство компаний стремятся к автоматизации, робототехнике. Основой или основами для таких областей являются статистика, линейная алгебра, вероятность и геометрия. Это потому, что понимание данных или любая проблема, связанная с данными, может быть решена с помощью математики.
Отношения к навыкам машинного обучения и статистики, а также описательная статистика или статистическое моделирование строятся статистиком. В то время как машинное обучение связано с гипотезой, классификацией, которая требует знания базового программирования, структур данных и алгоритмов.
Сравнение лицом к лицу между машинным обучением и статистикой
Ниже приведено 10 лучших сравнений между машинным обучением и статистикой. 
Ключевые различия между машинным обучением и статистикой
Ниже приведены списки баллов, описывающих ключевые различия между машинным обучением и статистикой.
1. Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта, которая имеет дело с нечеловеческой силой в достижении результатов. Статистика - это область математики, в которой речь идет о производных и вероятностях, выведенных из данных.
2. Машинное обучение является одной из областей науки о данных, а статистика является основой для любых моделей машинного обучения. Чтобы построить модель, нужно провести EDA (анализ поисковых данных), где статистика играет важную роль.
3. Для построения модели начальный этап заключается в разработке функции, которая включает в себя, какие атрибуты будут использоваться и какие атрибуты дают результаты при обеспечении максимальной вероятности. Чтобы получить правильные характеристики, важно выявить корреляцию между независимыми переменными или точками данных.
4. Машинное обучение против статистики - это не два разных понятия. Они оба машинного обучения и статистики связаны друг с другом. Без статистики невозможно построить модель, и нет никакой причины просто проводить статистический анализ данных. Это приводит к построению модели.
5. Даже после построения модели, для измерения производительности и оценки результатов, статистика входит и играет жизненно важную роль. Для измерения производительности в науке о данных строится множество метрик оценки. Одним из таких примеров является построение алгебры матриц смешения, в которой выводятся истинные позитивы, ложные негативы, истинные негативы и ложные срабатывания.
6. С точки зрения приложений, машинное обучение и статистика связаны так, что одно ведет к другому.
7. Статистический анализ и машинное обучение объединились, чтобы применить науку о данных к проблеме данных или получить представление о данных, что приводит к более сильному влиянию на продажи, бизнес и маркетинг.
8. Машинное обучение - это отрасль науки о данных или аналитики, которая ведет к автоматизации и искусственному интеллекту. Статистика - это раздел математики, где вы применяете эти решения к данным, что приводит к прогнозному моделированию и т. Д.
Сравнительная таблица между машинным обучением и статистикой
Ниже приведены списки точек, которые показывают сравнение между машинным обучением и статистикой
| ОСНОВА ДЛЯ
СРАВНЕНИЕ | Машинное обучение | Статистика |
| Определение | Машинное обучение - это набор шагов или правил, поданных пользователем, когда машина понимает и обучает сама | Статистика - это математическая концепция, позволяющая находить закономерности по данным. |
| использование | Предсказать будущие события или классифицировать существующий материал | Связь между точками данных |
| Типы | Контролируемое обучение и обучение без учителя | Прогнозирование непрерывных переменных, регрессия, классификация |
| Ввод, вывод | Особенности и ярлыки | точек данных |
| Случаи использования | Для гипотезы | Корреляция между точками данных, одномерная, многомерная |
| Простота использования | Математика и алгоритмы | Знание математики |
| Приложения | Прогноз погоды, тематическое моделирование,
Прогнозное моделирование | Описательная статистика, поиск закономерностей, выбросы в данных |
| поле | Аналитика данных, Искусственный интеллект | Искусственный интеллект, научно-исследовательские лаборатории. |
| Выделяется | Преобладающие алгоритмы и понятия, такие как нейронные сети | Производные, вероятности |
| Ключевые слова | Линейная регрессия, Случайный лес, машина опорных векторов, нейронные сети | Ковариация, одномерный, многовариантный, оценки, p-значения, rmse |
Вывод - машинное обучение против статистики
В этом современном мире технологий искусственный интеллект - все о рынке в эти дни. По мере того, как технологии расширяются, появляются инновации и идеи, создается огромное количество данных. Когда есть данные, нужна аналитика. Аналитика главным образом зависит от того, сколько информации можно извлечь из данных. Как и в традиционной аналитике структурированных данных СУБД и в описательной статистике, многие пропущенные или пропущенные идеи могут быть упущены или скрыты, что может быть полезно для улучшения бизнеса. Эти выбросы придают большое значение принятию решений или улучшению продаж продуктов.
Наука о данных применяется к объему данных, которые генерируются в эти годы или даже по историческим данным. Выбросы хорошо используются и не игнорируются, когда собирается больше полезной информации, чтобы выявить положительные результаты, которые влияют на маркетинг или улучшение бизнеса. Чтобы выполнить любые модели машинного обучения или статистического анализа, определенно необходимо знать статистику, алгоритмы и основы математических понятий. Поскольку мы движемся к быстро развивающейся технологии, искусственный интеллект - это настоящее и будущее.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по различиям между машинным обучением и статистикой, их значением, сравнением «голова к голове», ключевыми отличиями, сравнительной таблицей и заключением. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - 10 лучших вещей, которые вам нужно знать
- Бизнес-аналитика против машинного обучения - что лучше
- Прогнозная аналитика против статистики
- Узнайте 5 полезных сравнений между наукой о данных и статистикой