Strojno učenje v primerjavi s predvidevanjem - 8 osupljivih razlik

• Razlike med strojnim učenjem in napovednim modeliranjem

Razlike med strojnim učenjem in napovednim modeliranjem

Strojno učenje je področje računalništva, ki uporablja kognitivne metode učenja za programiranje svojih sistemov, ne da bi bilo treba izrecno programirati. Z drugimi besedami, ti stroji so znani, da rastejo bolje z izkušnjami.
Strojno učenje je povezano z drugimi matematičnimi tehnikami in tudi s pridobivanjem podatkov, ki vključuje izraze, kot sta nadzorovano in nenadzorovano učenje.
Predvidevanje modeliranja je na drugi strani matematična tehnika, ki uporablja statistiko za napovedovanje. Njegov cilj je delati na posredovanih informacijah in doseči končni zaključek po sprožitvi dogodka.

Na kratko, ko gre za analitiko podatkov, je strojno učenje metodologija, ki se uporablja za oblikovanje in generiranje zapletenih algoritmov in modelov, ki so podvrženi napovedi. To je splošno znano kot napovedna analiza v komercialni rabi, ki jo raziskovalci, inženirji, znanstveniki s podatki in drugi analitiki uporabljajo za sprejemanje odločitev in zagotavljanje rezultatov ter odkrivanje skritih spoznanj z uporabo zgodovinskega učenja.
V tej objavi bomo podrobno preučili razlike.

Primerjava med stroji in računalniškim modeliranjem (Infographics)

Spodaj je zgornja 8 primerjava med strojnim učenjem in napovednim modeliranjem

Ključne razlike med strojnim učenjem in napovednim modeliranjem

1. Strojno učenje je tehnika AI, pri kateri se algoritmom dajejo podatki in jih je treba obdelati brez vnaprej določenega niza pravil in predpisov, medtem ko je napovedna analiza analiza zgodovinskih podatkov in obstoječih zunanjih podatkov, da bi našli vzorce in vedenja.
2. Algoritmi za strojno učenje so usposobljeni za učenje na podlagi preteklih napak, da bi izboljšali uspešnost v prihodnosti, medtem ko napoved temelji na informiranih napovedih, ki temeljijo samo na preteklih podatkih o prihodnjih dogodkih
3. Strojno učenje je tehnologija nove generacije, ki deluje na boljših algoritmih in ogromni količini podatkov, medtem ko je napovedna analiza študija in ne posebna tehnologija, ki je obstajala že dolgo, preden je prišlo do strojnega učenja. Alan Turing je to tehniko že uporabil za dekodiranje sporočil med drugo svetovno vojno.
4. Povezane prakse in tehnike učenja strojnega učenja vključujejo nadzorovano in nenadzorovano učenje, za napovedne analize pa opisno analizo, diagnostično analizo, napovedno analizo, analizo recepta itd.
5. Ko je naš model strojnega učenja usposobljen in preizkušen za razmeroma manjši nabor podatkov, lahko isto metodo uporabimo tudi za skrite podatke. Podatki dejansko ne smejo biti pristranski, saj bi to povzročilo slabo odločanje. V primeru napovedne analize so podatki koristni, kadar so popolni, natančni in obsežni. Pri prvotni zaužitju podatkov je treba paziti na kakovost podatkov. Organizacije to uporabljajo za napovedovanje napovedi, vedenja potrošnikov in sprejemanje racionalnih odločitev na podlagi svojih ugotovitev. Primer uspeha bo zagotovo povečal prihodke podjetij in podjetij.

Primerjalna tabela strojnega učenja proti napovednemu modeliranju

Osnove za primerjavo	Strojno učenje	Predvidevno modeliranje
Opredelitev	Metoda, ki se uporablja za oblikovanje kompleksnih algoritmov in modelov, ki so podvrženi napovedovanju. To je temeljno načelo, ki temelji na prediktivnem modeliranju	Napredna oblika osnovne opisne analitike, ki uporablja trenutni in zgodovinski nabor podatkov za zagotavljanje rezultata. Temu lahko rečemo, da je podmnožica in uporaba strojnega učenja.
Način delovanja	Prilagodljiva tehnika, pri kateri so sistemi dovolj pametni, da se lahko prilagajajo in učijo, ko in ko je dodan nov nabor podatkov, ne da bi bilo treba neposredno programirati. Prejšnji izračuni bodo uporabljeni za zagotavljanje učinkovitih rezultatov	Znano je, da modeli uporabljajo klasifikatorje in teorijo odkrivanja, da ugibajo o verjetnosti izida glede na nabor vhodnih podatkov
Pristopi in modeli	Učenje na drevesu odločitve Pridruženo učenje pravil Umetne nevronske mreže Globoko učenje Induktivno logično programiranje Podporni vektorski stroji Grozd Bajezijske mreže Okrepitveno učenje Reprezentativno učenje Podobnost in metrično učenje Redko učenje slovarja Genetski algoritmi Strojno učenje na osnovi pravil Učenje klasifikatorskih sistemov	Skupinski način obdelave podatkov Naiven Bayes K-najbližji sosedski algoritem Večinski klasifikator Podporni vektorski stroji Povišana drevesa Naključni gozdovi CART (drevesa za klasifikacijo in regresijo) MARS Nevronske mreže ACE in AVAS Navadni najmanjši kvadrati Splošni linearni modeli (GLM) Logistična regresija Splošni modeli aditivov Robustna regresija Semparametrična regresija
Prijave	Bioinformatika Vmesniki med možgani in stroji Razvrstitev zaporedij DNK Računalniška anatomija Računalniški vid Prepoznavanje predmeta Zaznavanje prevare s kreditno kartico Odkrivanje internetnih goljufij Jezikoslovje Trženje Strojna percepcija Medicinska diagnoza Ekonomija Zavarovanje NLP Optimizacija in metaheuristika Spletno oglaševanje Priporočilo in iskalniki Robotske lokomotive Sekvenčno rudarjenje Analiza občutka Prepoznavanje govora in rokopisa Analiza finančnega trga Napovedovanje časovnih vrst	Uplift modeliranje Arheologija Upravljanje odnosov s strankami Avtomobilsko zavarovanje Skrb za zdravje Algoritmično trgovanje Pomembne lastnosti prediktivnega modeliranja Omejitve pri prilagajanju podatkov Optimizacija marketinških kampanj Odkrivanje goljufij Zmanjšanje tveganja Izboljšane in racionalizirane operacije Zadrževanje kupcev Vpogled v prodajni tok Krizno upravljanje Zmanjševanje tveganja in korektivni ukrepi Obvladovanje nesreč Segmentacija strank Preprečevanje čičerk Finančno modeliranje Tržni trend in analiza Kreditno točkovanje
Posodobitev ravnanja	Statistični model se samodejno posodobi	Podatkovni strokovnjaki morajo model ročno zagnati večkrat
Pojasnitev zahteve	Zagotoviti je treba ustrezne zahteve in poslovne utemeljitve	Treba je razjasniti ustrezen niz poslovnih utemeljitev in zahtev
Vozniška tehnologija	Strojno učenje temelji na podatkih	Predvidevno modeliranje temelji na uporabi
Pomanjkljivosti	Delajte s prekinitvenimi funkcijami izgube, ki jih je težko razlikovati, optimizirati in vključiti v algoritme strojnega učenja Težava mora biti zelo opisna, da bi našli pravi algoritem za uporabo rešitve ML Preden se algoritem dejansko uporabi, je treba ustvariti velike zahteve in podatke o usposabljanju, kot so podatki o globokem učenju	Potreba po ogromni količini podatkov je bolj natančna, saj so zgodovinski podatki natančni Potrebujte vse pretekle trende in vzorce Neuspeh napovedi anketiranja upošteva poseben niz parametrov, ki niso v realnem času, zato lahko trenutni scenariji vplivajo na volišče Kadrovsko analitiko ovira pomanjkanje razumevanja človeškega vedenja

Zaključek - Strojno učenje proti napovednemu modeliranju

Obe tehnologiji ponujata rešitve organizacijam po vsem svetu v lastnih območjih. Vrhunske organizacije, kot so Google, Amazon, IBM, itd. Veliko vlagajo v te algoritme za umetno inteligenco in strojno učenje, da bi na boljši in učinkovit način reševali resnične težave. Na vas je, da se odločite, kakšen način potrebuje vaše podjetje. V nadaljevanju nam v razdelku za komentar napišite, katera tehnologija vam je na kakšen način koristila.
Spremljajte naš blog za več člankov o velikih podatkih in trenutnih tehnologijah.

Priporočeni članek

To je vodnik za strojno učenje in napovedno modeliranje, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, primerjalna tabela in zaključek. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -

1. Vprašanja za intervju z strojnim učenjem
2. tatistika vs Strojno učenje
3. 13 najboljših orodij za napovedno analitiko
4. Napovedna analiza ali napovedovanje
5. Kaj je okrepitev učenja?