Spoznajte razliko med statistiko in strojnim učenjem
Strojno učenje se učinkovito uporablja na različnih področjih, kot so odkrivanje goljufij, rezultati spletnega iskanja, oglasi v realnem času na spletnih straneh in mobilnih napravah, besedilne analize občutkov, kreditno ocenjevanje in naslednje najboljše ponudbe, napovedovanje odpovedi opreme, novi modeli cen, odkrivanje vdorov v omrežje, prepoznavanje vzorcev in slik ter filtriranje neželene pošte med drugimi polji. Statistika je opredeljena kot študija zbiranja, analize, interpretacije, predstavitve in organizacije podatkov. Ko se statistika uporablja za znanstveni, industrijski ali družbeni problem, potem se postopek običajno začne z odločitvijo o statistični populaciji ali postopku statističnega modela.
Statistika vs Strojno učenje -
Podatki se nenehno spreminjajo in razvijajo. Vendar se je zelo pomembno prilagoditi tem spremembam, saj so podatki kritični vidik rasti podjetij po vsem svetu.
Podatki so opredeljeni kot navadna dejstva in statistike, ki se zbirajo med vsakodnevnimi dejavnostmi blagovne znamke / podjetja. Medtem ko skoraj vse vrste podjetij zbirajo podatke, je za blagovne znamke zelo pomembno, da to dojamejo.
Brez da bi lahko iz podatkov sklepal na vpogled in znanje, postane popolnoma neuporaben. Zato tudi če imajo podjetja veliko informacij in podatkov, včasih izgubijo, ker se tega ne morejo zaznati.
Podjetja od svoje ustanovitve zbirajo veliko informacij in podatkov o različnih stvareh, kot so informacije o strankah, poudarki izdelkov, težave partnerjev in povratne informacije zaposlenih.
Te podatke in informacije je mogoče učinkovito uporabiti za beleženje in merjenje obsežnega obsega poslovnih funkcij, bodisi zunanjih ali notranjih. Podatki sami po sebi niso zelo informativni, vendar so osnova, na kateri lahko podjetja sprejemajo prihodnje odločitve in razvijajo tudi uspešne strategije.
Kupci so osnova, na kateri so blagovne znamke gradile svoje ime in vrednost na trgu. Zato so podatki o strankah izredno pomembni, saj blagovnim znamkam omogočajo, da svoje kupce izboljšajo in razumejo na različne načine.
Podatki so torej edini način, kako podjetja razumejo številne vidike funkcij podjetja, kot so številne poizvedbe, prejeti dohodek, med drugim prejeti odhodki.
Podatki so zato pomembni, da blagovne znamke razumejo miselnost in pričakovanja kupcev. Podatki so na splošno pomemben element za zagotavljanje stalnega uspeha in rasti katerega koli podjetja, zlasti v tej konkurenčni dobi in času.
Članek o statistiki v primerjavi s strojnim učenjem je strukturiran spodaj -
- Statistika v primerjavi z strojnim učenjem Infographics
- Kakšna je razlika med statistiko in strojnim učenjem?
- Podrobnejši pogled na statistiko in njen pomen v družbi
- Poglobljen pogled na strojno učenje in njegov pomen v družbi
- Zaključek - Statistika proti strojnemu učenju
Statistika v primerjavi z strojnim učenjem Infographics
Ali so podatki in informacije enaki? Kakšna je razlika med statistiko in strojnim učenjem?
Podatki in informacije so dve različni stvari. Medtem ko so podatki surovi podatki in statistika, so podatki isti podatki, ki so predstavljeni natančno in pravočasno.
Poleg tega so informacije specifične in organizirane, na splošno se naredijo z namenom, da se da določen vidik delovanja blagovne znamke kontekst in razumevanje. Drug način, kako se informacije razlikujejo od podatkov, je, da lahko blagovne znamke sprejemajo pravilne odločitve in ustvarjajo kreativne, učinkovite in privlačne kampanje.
Zato so informacije tako pomembne, saj blagovnim znamkam omogočajo sprejemanje odločitev, ki jih lahko uporabi vodstvo, da se resnično pooblastijo.
Zato blagovne znamke stremijo k zbiranju informacij o kupcih in strankah, da bi lahko učinkovito sodelovale z njimi. Ob vsem tem je treba spomniti, da je resnična vrednost informacij v njeni sposobnosti, da usmerja podjetje.
Na primer, če glede na informacije, ki jih zagotavljajo kupci, primanjkuje zadovoljstva strank, je koristno le, če blagovna znamka spremeni svoje dojemanje, tako da ponudi boljše vrednosti svojim izdelkom in storitvam.
Skratka, informacijski postopek bi moral biti del širšega pregleda procesa znotraj podjetij, da bi jim lahko pomagal doseči boljše in donosnejše rezultate.
Informacije je torej mogoče zbirati in analizirati na različne načine, ki so strojno učenje in statistika.
Populacija je od ljudi, ki živijo v državi, do atomov, ki jih vsebuje kristal, različnih vrst. Obravnava vseh vidikov podatkov, kot je načrtovanje zbiranja podatkov za poskuse, je statistika raznoliko in obsežno področje.
Strojno učenje je na drugi strani podpolje računalništva, ki se je razvilo iz študija teorije računalništva v umetni inteligenci in prepoznavanju vzorcev.
Arthur Samuel je leta 1959 strojno učenje opredelil kot področje študija, ki računalnikom omogoča učenje, če so programirani na ekspliciten način.
Ta vrsta učenja preučuje študij in gradnjo algoritmov, ki lahko uporabnikom pomagajo pri učenju in napovedovanju podatkov. Takšni algoritmi delujejo z izdelavo modela in se uporabljajo za napovedovanje, ki temelji na podatkih, namesto da bi sledili navodilom statičnih programov.
Priporočeni tečaji
- Tečaj IP usmerjanja
- Taksni tečaji usposabljanja
- Tečaj na RMAN
- Spletni tečaj certificiranja v Pythonu
Podrobnejši pogled na statistiko in strojno učenje
Statistika igra zelo pomembno vlogo na skoraj vseh področjih človeške dejavnosti. Od pomoči pri odločanju o prebivalcu države do stopnje zaposlenosti do števila zdravstvenih / šolskih ustanov, potrebnih v regiji, ima statistika in strojno učenje zelo pomembno vlogo pri delovanju človeške družbe.
V današnjih časih ima statistika zelo pomembno in kritično mesto na številnih področjih, vključno s trgovino, trgovino, psihologijo, kemijo, botaniko in astronomijo.
To je zato, ker ima statistika kot področje široko uporabo na skoraj vseh vrstah področij in srčnosti. Tu je nekaj pomembnih področij, na katerih se lahko statistika in strojno učenje uporabijo za zbiranje boljših informacij in vpogledov.
- Poslovanje: Statistika ima na področju poslovanja zelo pomembno in kritično vlogo. To je zato, ker so blagovne znamke in podjetja izjemno konkurenčne, zato znamkam težko ostanejo pred svojimi pričakovanji in željami kupcev. Zato je pomembno, da blagovne znamke sprejemajo hitre odločitve, da lahko sprejemajo boljše odločitve. Statistični podatki lahko pomagajo blagovnim znamkam razumeti pričakovanja kupca in s tem učinkovito uravnotežiti njihovo povpraševanje in ponudbo. To pomeni, da je veliko odločitev blagovne znamke odvisno od dobrih statističnih odločitev in vpogledov.
- Ekonomika: Drugo pomembno področje, kjer statistika igra pomembno vlogo v ekonomiji. To je zato, ker je statistika v veliki meri odvisna od statistike. Razlog za to je, da so nacionalni računi dohodka pomembni kazalniki za ekonomiste in upravnike. Za pripravo teh računov in celo za zbiranje in analizo podatkov se uporabljajo statistične metode. Razmerje med ponudbo in povpraševanjem se proučuje s pomočjo statistične analize in skoraj vsak vidik ekonomije zahteva veliko in zapleteno razumevanje statistike.
- Matematika: Statistika je sestavni del vseh naravnih in družbenih ved. Metode naravoslovja so zanesljive, vendar njihovi sklepi včasih niso tako verjetno, ker temeljijo na nepopolnih dokazih. Statistična pomoč pri natančnem opisu teh meritev. Številne statične metode, kot so verjetnostna povprečja, disperzije, ocenjevanje, so sestavni del matematike in se pogosto uporabljajo na tem področju.
- Bančništvo: drugo področje, kjer ima statistika pomembno vlogo pri bančništvu. Banke zahtevajo statistiko iz več razlogov in namenov. Skoraj vse banke delujejo po načelu, da ko ena od njihovih strank vloži nekaj denarja v svojo banko, jo bo nekaj časa hranila v svoji banki in je ne bo umaknila. Z dobičkom iz teh vlog banka dobiva dobiček in to je glavni vir njihovih prihodkov. Bankirji uporabljajo statistične pristope, ki temeljijo na verjetnosti, da ocenijo število vlagateljev in njihove terjatve za določen dan, kar jim omogoča nemoteno in učinkovito delovanje.
- Upravljanje držav: statistika je drugo področje, ki je bistveno za rast in razvoj katere koli države. To je zato, ker je statistika osnova za pripravo politik v državi. Zato se statistični podatki pogosto uporabljajo za sprejemanje upravnih odločb. Na primer, če želi vlada dvigniti plačno lestvico zaposlenih, da bi jim pomagala povečati življenjski standard, lahko vlada s pomočjo statistike poviša življenjske stroške. Poleg tega je priprava zveznih in pokrajinskih vladnih proračunov odvisna tudi od statističnih podatkov, saj uradnikom pomaga oceniti pričakovane izdatke in prihodke iz različnih virov. Zato je statistika zelo pomembna za pomoč vladam pri nemotenem opravljanju svojih nalog.
Poglobljen pogled na strojno učenje in njegov pomen v družbi
Računalniki in prenosniki so neurje zavzeli ves svet in drastično spremenili življenje mnogih ljudi. Za trenutek vizualizirajmo situacijo. Poskusimo razmišljati o svetu brez računalnikov.
Če bi se to zgodilo, ljudje na medicinskem področju ne bi našli veliko ozdravitev bolezni, saj so računalniki igrali ključno vlogo pri tem, da medicinskim strokovnjakom pomagajo do boljšega vpogleda v svet bolezni in zdravja.
Ponovno filmi, kot sta zgodba o igračah in park Jurassic, brez računalnikov ne bi bili možni, ker so v teh filmih uporabljeni računalniška grafika in animacija.
Lekarne bi težko spremljale, katera zdravila dajejo svojim pacientom. Štetje glasov bi bilo brez računalnikov skoraj nemogoče, še pomembneje pa bi bilo vesoljsko raziskovanje še vedno daljne sanje za vse vesoljske navdušence.
Zaradi vse večjega pomena računalnikov so računalniške tehnologije prevzele še večjo vlogo, kar je povzročilo zmožnost strojev, da hitreje in hitreje samodejno uporabljajo zapletene matematične izračune za velike podatke.
Nekateri izmed široko objavljenih primerov aplikacij za strojno učenje, ki so danes v svetu izjemno priljubljene, vključujejo naslednje:
- Bistvo strojnega učenja je izjemno priljubljen Googlov avto, ki ga poganja sam
- Ponudbe spletnih priporočil, prilagojene za platforme, kot sta Amazon in Netflix, so rezultat aplikacij za strojno učenje, ki so zdaj primerne za razumevanje vsakdanjega človeškega vedenja
- Razumevanje vedenja strank na Twitterju za blagovne znamke in zdaj strojno učenje z ustvarjanjem jezikovnih pravil pomaga znamkam razumeti in opolnomočiti svoje stranke v javni domeni
- Odkrivanje goljufij je pomembno področje, kjer strojno učenje pomaga blagovnim znamkam, da so varne in učinkovite na vseh platformah
Danes je vse večje zanimanje za strojno učenje, ker danes naraščajoči obseg in raznolikost razpoložljivih podatkov, računalniška obdelava povzroči potrebo po cenejših in močnejših metodah za analizo podatkov.
To pomeni, da nam lahko strojno učenje pomaga hitro izdelati modele, ki lahko analizirajo večje podatke in nudijo hitrejše in učinkovitejše rešitve tudi v velikem obsegu.
Vse to pomeni, da lahko napovedi z visoko vrednostjo pomagajo gospodarstvom in blagovnim znamkam, da sprejemajo boljše in pametnejše odločitve, ne le brez človeškega posredovanja, ampak tudi v realnem času.
Blagovne znamke potrebujejo hitro premikajoče se modele, da sledijo zahtevam trga in to lahko storijo na učinkovit način z uporabo strojnega učenja.
Medtem ko lahko ljudje na splošno ustvarijo enega ali dva dobra modela na teden, lahko strojno učenje ustvari na tisoče modelov na teden in tako tudi blagovne znamke postanejo učinkovitejše in dolgoročnejše.
Strojno učenje se zato zelo razlikuje od statističnih podatkov. Preprosto povedano, medtem ko strojno učenje uporablja iste algoritme in tehnike, obstaja velika razlika med tema dvema tehnikama statistike in strojnega učenja.
Medtem ko pridobivanje podatkov odkriva prej neznane vzorce in znanje, se za reproduciranje znanih vzorcev in znanja uporablja strojno učenje.
Ti vzorci se nato samodejno uporabijo za druge podatke, nato pa jih uporabijo za pomoč pri sprejemanju boljših odločitev in ukrepov.
S povečano uporabo računalnikov se hitro razvijajo tudi podatkovne tehnike in strojno učenje, da bi zadostili potrebam blagovnih znamk in podjetij iz vseh sektorjev.
Nevronska omrežja se že dolgo uporabljajo v aplikacijah za pridobivanje podatkov in zdaj je z močjo računalnikov mogoče ustvariti več nevronskih omrežij, ki imajo veliko plasti. Pri strojnem učenju linga se ti imenujejo globoke nevronske mreže.
Zaključek - Statistika proti strojnemu učenju
Vse to pomeni, da je treba podatke ne glede na statistiko in strojno učenje bolje razumeti in analizirati. To je zato, ker so podatki vpogled ključnega pomena za uspeh in neuspeh blagovnih znamk v različnih kategorijah, naložba v njih pa je ena glavnih zahtev vseh vrst podjetij.
Priporočeni članki
Tukaj je nekaj člankov, ki vam bodo pomagali pridobiti več podrobnosti o statistiki v primerjavi z strojnim učenjem, pa tudi o statistiki in strojnem učenju, zato pojdite po spodnji povezavi.
- Strojno učenje v primerjavi s statistiko
- Poklic v statistiki
- Pomemben korak k življenjskemu slogu naložbenih bankarjev
- Vprašanja za statistiko | Uporabna in najbolj zastavljena