Отличная разница между статистикой и машинным обучением

• Узнайте о разнице между статистикой и машинным обучением

Узнайте о разнице между статистикой и машинным обучением

Машинное обучение эффективно используется в различных областях, таких как обнаружение мошенничества, результаты веб-поиска, реклама в режиме реального времени на веб-страницах и мобильных устройствах, текстовый анализ настроений, оценка кредитоспособности и следующие лучшие предложения, прогнозирование отказов оборудования, новые модели ценообразования, обнаружение вторжений в сеть, распознавание образов и изображений, фильтрация спама в электронной почте и др. Статистика определяется как исследование сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных. Когда статистика применяется к научной, промышленной или общественной проблеме, тогда процесс обычно начинается с выбора статистической совокупности или процесса статистической модели.

Статистика против машинного обучения -

Данные постоянно меняются и развиваются. Но очень важно адаптироваться к этим изменениям, потому что данные являются критическим аспектом роста компаний по всему миру.

Данные определяются как простые факты и статистика, которые собираются во время повседневной деятельности бренда / компании. Хотя данные собирают практически все типы компаний, для брендов очень важно понимать это.

Не имея возможности выводить какие-либо идеи и знания из данных, они становятся совершенно бесполезными. Вот почему, даже если у компаний много информации и данных, иногда они проигрывают, потому что они не могут понять это.

С момента своего создания компании собирают много информации и данных о различных вещах, таких как информация о клиентах, обзор продуктов, проблемы партнеров и отзывы сотрудников.

Эти данные и информация могут эффективно использоваться для регистрации и измерения широкого спектра бизнес-функций, будь то внешние или внутренние. Собственные данные не очень информативны, но являются основой, на которой компании могут принимать будущие решения и разрабатывать успешные стратегии.

Покупатели являются основой, на которой бренды строят свое имя и ценность на рынке. Вот почему данные о клиентах чрезвычайно важны, поскольку они позволяют брендам улучшать и понимать своих клиентов различными способами.

Таким образом, данные - это единственный способ, с помощью которого компании понимают многие аспекты функций компании, такие как ряд запросов, полученный доход, полученные расходы, среди прочего.

Поэтому для брендов важны данные, чтобы понять образ мыслей и ожидания клиентов. В целом, данные являются важным элементом для обеспечения постоянного успеха и роста любой компании, особенно в наше конкурентное время.

Статья «Статистика против машинного обучения» имеет следующую структуру:

• Статистика против машинного обучения Инфографика
• В чем разница между статистикой и машинным обучением?
• Более глубокий взгляд на статистику и ее значение в обществе
• Более глубокий взгляд на машинное обучение и его значение в обществе
• Вывод - статистика против машинного обучения

Статистика против машинного обучения Инфографика

Являются ли данные и информация одинаковыми? В чем разница между статистикой и машинным обучением?

Данные и информация - это две разные вещи. В то время как данные представляют собой необработанные факты и статистические данные, информация представляет собой те же данные, которые представлены точно и своевременно.

Кроме того, информация является конкретной и организованной, как правило, делается с целью дать контекст и понимание конкретного аспекта функционирования бренда. Другой способ отличия информации от данных состоит в том, что именно благодаря информации бренды могут принимать правильные решения и создавать креативные, эффективные и привлекательные кампании.

Вот почему информация так важна, так как позволяет брендам принимать решения, которые могут быть использованы руководством, чтобы по-настоящему расширить свои возможности.

Вот почему бренды стремятся собирать информацию о клиентах и ​​клиентах, чтобы они могли эффективно взаимодействовать с ними. При всем этом важно помнить, что истинная ценность информации заключается в ее способности давать указания компании.

Например, если в соответствии с информацией, предоставленной покупателями, удовлетворенность потребителей недостаточна, полезно только, если бренд меняет это восприятие, предлагая более высокую ценность своим продуктам и услугам.

Короче говоря, информационный процесс должен стать частью более широкого процесса проверки внутри компаний, чтобы он мог помочь им получать лучшие и более выгодные результаты.

Следовательно, информацию можно собирать и анализировать с помощью различных средств, таких как машинное обучение и статистика.

От людей, живущих в стране, до атомов, содержащихся в кристалле, население может быть разных типов. Статистика, связанная со всеми аспектами данных, такими как планирование сбора данных для экспериментов, представляет собой разнообразную и всеобъемлющую область.

Машинное обучение, с другой стороны, является областью компьютерной науки, которая возникла в результате изучения теории вычислительного обучения в области искусственного интеллекта и распознавания образов.

Артур Самуэль в 1959 году определил машинное обучение как область обучения, которая дает компьютерам возможность учиться с помощью явного программирования.

Этот тип обучения исследует изучение и конструирование алгоритмов, которые могут помочь пользователям учиться и делать прогнозы на основе данных. Такие алгоритмы работают при создании модели и используются для прогнозирования на основе данных, а не следуют статическим программным инструкциям.

Рекомендуемые курсы

• Курс по IP-маршрутизации
• Курсы по взлому
• Курс по RMAN
• Сертификационный онлайн-курс по Python

Более глубокий взгляд на статистику и машинное обучение

Статистика играет очень важную роль практически во всех сферах человеческой деятельности. Статистика и машинное обучение играют очень важную роль в функционировании человеческого общества - от оказания помощи в определении душевого состояния страны до уровня занятости и количества медицинских / школьных учреждений, необходимых в регионе.

В настоящее время статистика занимает очень важную и критическую позицию в ряде областей, включая торговлю, торговлю, психологию, химию, ботанику, астрономию и многие другие.

Это потому, что как область, статистика имеет широкое применение практически во всех типах областей и болезней. Вот некоторые важные области, в которых статистика и машинное обучение могут применяться для сбора более качественной информации и понимания.

1. Бизнес: статистика играет очень важную и критическую роль в сфере бизнеса. Это связано с тем, что бренды и компании чрезвычайно конкурентоспособны, что мешает брендам опережать ожидания и желания своих клиентов. Поэтому важно, чтобы бренды принимали быстрые решения, чтобы они могли принимать лучшие решения. Статистика может помочь брендам понять ожидания клиентов и тем самым эффективно сбалансировать их спрос и предложение. Это означает, что многие решения бренда зависят от хороших статистических решений и понимания.
2. Экономика: еще одна важная область, где статистика играет важную роль в экономике. Это потому, что статистика во многом зависит от статистики. Это связано с тем, что счета национального дохода являются важными показателями для экономистов и администраторов. Статистические методы используются для подготовки этих счетов и даже для сбора и анализа данных. Связь между спросом и предложением изучается посредством статистического анализа, и почти каждый аспект экономики требует глубокого и сложного понимания статистики.
3. Математика: статистика является неотъемлемой частью естественных и общественных наук. Методы естественных наук надежны, но их выводы иногда не так вероятны, потому что они основаны на неполных данных. Статистическая помощь в точном описании этих измерений. Многие статические методы, такие как средние вероятности, дисперсии, оценка, являются неотъемлемой частью математики и часто используются в этой области.
4. Банковское дело: еще одна область, где статистика играет важную роль в банковском деле. Банки требуют статистики по ряду причин и целей. Почти все банки работают по принципу, что, когда один из их клиентов вкладывает деньги в свой банк, он некоторое время хранит их в своем банке и не снимает их. Получая прибыль от этих депозитов, банк получает прибыль, и это является основным источником их доходов. Банкиры используют статистические подходы, основанные на вероятности, для оценки числа вкладчиков и их требований на определенный день, что позволяет им функционировать бесперебойно и эффективно.
5. Государственное управление: статистика является еще одной областью, которая имеет важное значение для роста и развития любой страны. Это связано с тем, что статистика является основой для разработки политики в стране. Именно поэтому статистические данные широко используются для принятия управленческих решений. Например, если правительство хочет повысить шкалу оплаты труда работников, чтобы помочь им повысить свой уровень жизни, именно благодаря статистике правительство может найти повышение стоимости жизни. Кроме того, подготовка федеральных и провинциальных бюджетов также зависит от статистики, поскольку она помогает чиновникам оценить ожидаемые расходы и доходы из разных источников. Поэтому статистика очень важна, чтобы помочь правительствам беспрепятственно выполнять свои обязанности.

Более глубокий взгляд на машинное обучение и его значение в обществе

Компьютеры и ноутбуки покорили весь мир и кардинально изменили жизнь многих людей. Давайте на минуту представим ситуацию. Давайте попробуем подумать о мире без компьютеров.

Если бы это произошло, люди в области медицины не нашли бы много лекарств от болезней, потому что компьютеры сыграли жизненно важную роль в процессе, помогая медицинским работникам лучше понять мир болезней и здоровья.

Опять же, фильмы, такие как «История игрушек» и «Парк юрского периода», были бы невозможны без компьютеров, потому что в этих фильмах использовалась компьютерная графика и анимация.

Аптекам будет сложно отслеживать, какие лекарства давать своим пациентам. Подсчет голосов был бы почти невозможен без компьютеров, и что еще более важно, освоение космоса все еще оставалось бы далекой мечтой для всех любителей космоса.

Из-за растущей важности компьютеров вычислительные технологии стали играть все более важную роль, и это привело к способности машин автоматически применять сложные математические вычисления к большим данным более быстрыми и быстрыми темпами.

Некоторые из широко публикуемых примеров приложений машинного обучения, которые сегодня чрезвычайно популярны в мире, включают следующее:

1. Суть машинного обучения - чрезвычайно популярный автомобиль Google с автоматическим управлением
2. Предложения онлайн-рекомендаций, персонализированные для таких платформ, как Amazon и Netflix, являются результатом приложений машинного обучения, которые теперь подходят для понимания повседневного поведения человека.
3. Понимание поведения клиентов в Твиттере для брендов, а теперь и машинное обучение с созданием лингвистических правил помогает брендам понять и расширить возможности своих клиентов в открытом доступе.
4. Обнаружение мошенничества является важной областью, где машинное обучение помогает брендам быть безопасными и эффективными на всех платформах.

Сегодня растет интерес к машинному обучению, потому что сегодня растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка привели к необходимости в более дешевых и мощных методах анализа данных.

Это означает, что машинное обучение может помочь нам быстро создавать модели, которые могут анализировать большие объемы данных и предоставлять быстрые решения, которые являются точными и эффективными даже в больших масштабах.

Все это означает, что прогнозы высокой стоимости могут помочь экономикам и брендам принимать более эффективные и разумные решения не только без вмешательства человека, но и в режиме реального времени.

Бренды нуждаются в быстрых потоках моделирования, чтобы не отставать от требований рынка, и они могут сделать это эффективным способом с помощью машинного обучения.

Хотя люди обычно могут создавать одну или две хорошие модели в неделю, машинное обучение может создавать тысячи моделей в неделю, что делает бренды более эффективными и более эффективными в долгосрочной перспективе.

Поэтому машинное обучение очень сильно отличается от статистики данных. Проще говоря, хотя в машинном обучении используются одни и те же алгоритмы и методы, между этими двумя методами «Статистика» и «Машинное обучение» существует существенное различие.

В то время как интеллектуальный анализ данных обнаруживает ранее неизвестные шаблоны и знания, машинное обучение используется для воспроизведения известных шаблонов и знаний.

Эти шаблоны затем автоматически применяются к другим данным, а затем они используются, чтобы помочь заинтересованным людям принимать лучшие решения и действия.

С ростом использования компьютеров быстро развиваются технологии передачи данных и машинного обучения, чтобы удовлетворить потребности брендов и компаний во всех секторах.

Нейронные сети уже давно используются в приложениях интеллектуального анализа данных, и теперь с помощью компьютеров можно создавать несколько нейронных сетей, которые имеют много слоев. В машинном обучении они называются глубокими нейронными сетями.

Вывод - статистика против машинного обучения

Все это означает, что данные независимо от статистики и машинного обучения должны быть лучше поняты и проанализированы. Это связано с тем, что понимание данных имеет решающее значение для успеха и провала брендов по категориям, и инвестирование их является одним из главных требований всех типов компаний.

Рекомендуемые статьи

Итак, вот несколько статей, которые помогут вам получить более подробную информацию о статистике и машинном обучении, а также о статистике и машинном обучении, поэтому просто пройдите по ссылке, приведенной ниже.

1. Машинное обучение против статистики
2. Карьера в статистике
3. Важный шаг к инвестиционному образу жизни банкиров
4. Статистика Интервью Вопросы | Полезные и наиболее часто задаваемые