Razlike med strojnim učenjem in statistiko
Strojno učenje je podvrsta sektorjev umetne inteligence, kjer stroj pustite, da trenira sam in dobite rezultate napovedovanja. Strojno učenje je preprosto treniranje podatkov z uporabo algoritmov. Včasih je to tudi črna škatla za večino analitikov podatkov. Stroj (računalnik ali model) trenirate z naborom pravil, ki jih imate (podatkovne točke). Statistika je veja matematike, kjer iz matematičnih rešitev izpeljete vzorce podatkov. Statistika je čista matematika. Za pridobitev kakršnih koli vpogledov ali povezav med podatki je mogoče določiti nekaj geometrijskih vzorcev, ki jih je mogoče ugotoviti z uporabo matematičnih praks (statistika). Če želite identificirati vzorec, statistika pride v sliko.
Podrobneje preučimo podrobneje o strojnem učenju in statistiki:
Z enostavnimi besedami ali zapiski napravi daste nekaj pogojno zasnovanega Če je X1 = in X2 = potem Y = ocenjevalec. Podobno se združi veliko podatkovnih točk, da bi dobili ocenjevalca ali napovedovalca. To stori stroj sam. Trenira z vsemi podatki, ki se hranijo, in ko dobijo nove vrednosti, samodejno poda ocenjevalnik.
Preden podate podatke v stroj, je zelo pomembno, da podatke razumete in ugotovite morebitne povezave in vzorce. Če obstaja povezava med dvema podatkovnima točkama ali več, je to zelo pomembno pri podajanju pravilne napovedi.
Zdaj se v svetu umetne inteligence večina podjetij usmerja v avtomatizacijo, robotiko. Osnova ali osnove za vodenje takšnih domen so statistika, linearna algebra, verjetnost in geometrija. To je zato, ker bi lahko vpogled v podatke ali kakršno koli težavo, povezano s podatki, rešili z matematiko.
Pozdravi naboru strojnega učenja in statistike ter opisni statistiki ali statističnem modeliranju gradi statistik. Medtem ko strojno učenje govori o hipotezi, klasifikaciji, ki zahteva poznavanje osnovnih programskih in podatkovnih struktur in algoritmov.
Primerjava med strojnim učenjem in statistiko
Spodaj je 10 primerjav med strojnim učenjem in statistiko 
Ključne razlike med strojnim učenjem in statistiko
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med strojnim učenjem in statistiko
1. Strojno učenje je veja umetne inteligence, ki se ukvarja z nečloveško močjo pri doseganju rezultatov. Statistika je podpolje matematike, kjer gre za izpeljane in verjetnostne sklepe iz podatkov.
2. Strojno učenje je eno od področij podatkovne znanosti, statistika pa je osnova za vse modele strojnega učenja. Za izdelavo modela je treba narediti EDA (raziskovalno analizo podatkov), kjer ima statistika pomembno vlogo.
3. Za izdelavo modela je začetna faza narediti funkcijski inženiring, ki vključuje, katere atribute je treba uporabiti in katere atribute daje rezultate za zagotavljanje največje verjetnosti. Za pridobitev pravih lastnosti je pomembna povezava med neodvisnimi spremenljivkami ali podatkovnimi točkami za prepoznavanje.
4. Strojno učenje v primerjavi s statistiko ni dva različna pojma. Tako strojno učenje kot statistika sta med seboj povezana. Brez statistike ni mogoče zgraditi modela in ni razloga, da bi statistično analizirali podatke. Vodi k izdelavi modela.
5. Tudi po izdelavi modela za merjenje uspešnosti in ocenjevanje rezultatov prihaja statistika in igra ključno vlogo. Za merjenje uspešnosti je v podatkovni znanosti vgrajenih veliko meritev ocenjevanja. Ena takih je gradnja algebre matrike zmede, pri kateri izhajajo resnični pozitivni, lažni negativi, resnični negativi in lažni pozitivi.
6. Glede aplikacij se strojno učenje in statistika povezujejo na način, da eden vodi k drugemu.
7. Sodelovali so statistična analiza in strojno učenje, da bi se znanost podatkov nanašala na problem podatkov ali da bi dobili vpogled iz podatkov, kar vodi do večjega vpliva na prodajo ali poslovanje in trženje.
8. Strojno učenje je veda podatkov ali analitike, ki vodi do avtomatizacije in umetne inteligence. Statistika je veja matematike, kjer te rešitve uporabite za podatke, kar vodi k napovednemu modeliranju itd.
Primerjalna tabela med strojnim učenjem in statistiko
Sledijo seznami točk, ki prikazujejo primerjave med strojnim učenjem in statistiko
| PODLAGA ZA
PRIMERJAVA | Strojno učenje | Statistika |
| Opredelitev | Strojno učenje je niz korakov ali pravil, ki jih napaja uporabnik, kadar stroj sam razume in trenira | Statistika je matematični koncept pri iskanju vzorcev iz podatkov. |
| Uporaba | Predvideti prihodnje dogodke ali razvrstiti obstoječe gradivo | Razmerje med podatkovnimi točkami |
| Vrste | Nadzirano učenje in nenadzorovano učenje | Napovedovanje kontinuiranih spremenljivk, regresija, klasifikacija |
| Vhodno-izhodni | Funkcije in oznake | Podatkovne točke |
| Uporabite primere | Za hipotezo | Korelacija med podatkovnimi točkami, enostransko, večvarljivo |
| Enostavnost uporabe | Matematika in algoritmi | Znanje iz matematike |
| Prijave | Vremenska napoved, tematsko modeliranje,
Predvidevno modeliranje | Opisna statistika, iskanje vzorcev, odstopanje v podatkih |
| Polje | Analiza podatkov, Umetna inteligenca | Umetna inteligenca, laboratoriji za raziskave podatkov. |
| Izstopa | Prevladujoči algoritmi in koncepti, kot so nevronske mreže | Izpeljani finančni instrumenti, verjetnosti |
| Ključne besede | Linearna regresija, Naključni gozd, podporni vektorski stroj, nevronske mreže | Covariance, univariate, multivariate, ocenjevalci, p-vrednosti, rmse |
Zaključek - Strojno učenje v primerjavi s statistiko
V tem sodobnem tehnološkem svetu je danes na trgu umetna inteligenca. Ko se tehnologija širi, inovacije in ideje pa se širijo, nastaja ogromno podatkov. Ko obstajajo podatki, je potrebna analitika. Analitika se ukvarja predvsem s tem, koliko vpogleda v podatke bi lahko dobili. Tako kot v tradicionalni strukturirani analitiki podatkov RDBMS in opisni statistiki je tudi veliko vpogledov in odkritij zamujenih ali skritih, kar je lahko koristno pri izboljšanju poslovanja. Ti odvajalci prinašajo veliko pomena pri odločanju ali izboljšanju prodaje izdelkov.
Podatkovna znanost se uporablja za količino podatkov, ki se ustvarijo v teh letih ali celo na zgodovinskih podatkih. Odstranjevalci se dobro uporabljajo in jih ne prezrejo, če se naberejo več koristnih informacij, da se pojavijo pozitivni rezultati, ki vplivajo na trženje ali izboljšanje poslovanja. Za izvedbo kakršnih koli modelov strojnega učenja ali statistične analize je treba zagotovo poznati statistiko, algoritme in osnove matematičnih konceptov. Ko se vozimo k hitri tehnologiji, je umetna inteligenca sedanjost in prihodnost.
Priporočeni članek
To je vodnik za razlike med strojnim učenjem v primerjavi s statistiko, njihovim pomenom, primerjavo med seboj, ključnimi razlikami, primerjalno tabelo in sklepom. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Poslovna inteligenca vs strojno učenje - katera je boljša
- Napovedna analitika v primerjavi s statistiko
- Naučite se 5 uporabnih primerjav med Data Science in statistiko