Машинне навчання проти прогнозування - 8 дивовижних відмінностей

• Відмінності між машинним навчанням та прогнозним моделюванням

Відмінності між машинним навчанням та прогнозним моделюванням

Машинне навчання - це область інформатики, яка використовує когнітивні методи навчання для програмування своїх систем без необхідності чіткого програмування. Іншими словами, ці машини, як відомо, краще зростають із досвідом.
Машинне навчання пов'язане з іншими математичними методами, а також з обробкою даних, яка включає такі терміни, як навчання під наглядом і без нагляду.
Прогнозне моделювання, з іншого боку, є математичною методикою, яка використовує статистику для прогнозування. Він спрямований на роботу над наданою інформацією для досягнення остаточного висновку після початку події.

У двох словах, якщо мова йде про аналітику даних, машинне навчання - це методологія, яка використовується для розробки та створення складних алгоритмів та моделей, які піддаються прогнозуванню. Це в народі відоме як прогнозний аналіз у комерційному використанні, який використовується дослідниками, інженерами, науковцями даних та іншими аналітиками для прийняття рішень та надання результатів та розкриття прихованих уявлень, використовуючи історичні знання.
У цій публікації ми будемо детально вивчати відмінності.

Порівняння «голова до голови» між машинним навчанням та прогнозним моделюванням (Інфографіка)

Нижче наведено 8 найкращих порівнянь між машинним навчанням та прогнозуванням

Основні відмінності між машинним навчанням та прогнозуванням

1. Машинне навчання - це методика ШІ, де алгоритмам надаються дані та їх просять обробляти без заздалегідь заданого набору правил і правил, тоді як прогнозний аналіз - це аналіз історичних даних, а також існуючих зовнішніх даних для пошуку закономірностей та поведінки.
2. Алгоритми машинного навчання навчаються вчитися на своїх минулих помилках, щоб поліпшити майбутні показники, тоді як прогнозування робить усвідомлені прогнози на основі лише історичних даних про майбутні події
3. Машинне навчання - це технологія нового покоління, яка працює на кращих алгоритмах та величезній кількості даних, тоді як прогнозний аналіз - це дослідження, а не конкретна технологія, яка існувала задовго до появи машинного навчання. Алан Тьюрінг вже використовував цю техніку для розшифровки повідомлень під час Другої світової війни.
4. Суміжні практики та методи навчання машинного навчання включають наглядове та непідконтрольне навчання, тоді як для прогнозного аналізу - це описовий аналіз, діагностичний аналіз, прогнозний аналіз, рецептурний аналіз тощо.
5. Після того, як наша модель машинного навчання буде навчена та протестована на відносно менший набір даних, то той самий метод можна застосувати до прихованих даних. Дані фактично не повинні бути упередженими, оскільки це призведе до неправильного прийняття рішень. У випадку прогнозного аналізу дані корисні, коли вони є повними, точними та суттєвими. Про якість даних потрібно дбати при первинному введенні даних. Організації використовують це для прогнозування прогнозів, поведінки споживачів та прийняття раціональних рішень на основі своїх висновків. Випадок успіху, безумовно, призведе до збільшення доходів бізнесу та фірми.

Таблиця порівняння машинного навчання проти прогнозного моделювання

Основа для порівняння	Машинне навчання	Прогностичне моделювання
Визначення	Метод, що використовується для розробки складних алгоритмів і моделей, які піддаються прогнозуванню. Це основний принцип, що лежить в основі прогнозного моделювання	Удосконалена форма базової описової аналітики, яка використовує поточний та історичний набір даних для забезпечення результату. Це, можна сказати, підмножина та застосування машинного навчання.
Образ дії	Адаптивна техніка, коли системи досить розумні, щоб адаптуватись та навчатися як і коли додається новий набір даних, не потребуючи прямого програмування. Попередні розрахунки будуть використані для забезпечення ефективних результатів	Як відомо, в моделях використовують класифікатори та теорію виявлення, щоб здогадатися про ймовірність результату за допомогою набору вхідних даних
Підходи та моделі	Навчання на дереві рішень Асоційоване навчання правилам Штучні нейронні мережі Глибоке навчання Індуктивне логічне програмування Підтримка векторних машин Кластеризація Байєсські мережі Підсилення навчання Представницьке навчання Подібність та метричне навчання Навчання рідкого словника Генетичні алгоритми Машинне навчання на основі правил Навчання системами класифікаторів	Груповий метод обробки даних Наївний Байєс Алгоритм K-найближчого сусіда Класифікатор більшості Підтримка векторних машин Підсилені дерева Випадкові ліси CART (дерева класифікації та регресії) МАРС Нейронні мережі ACE та AVAS Звичайні найменші квадрати Узагальнені лінійні моделі (GLM) Логістична регресія Узагальнені моделі добавок Міцна регресія Напівпараметрична регресія
Програми	Біоінформатика Інтерфейси мозку-машини Класифікація послідовностей ДНК Обчислювальна анатомія Комп'ютерне бачення Розпізнавання об'єктів Виявлення шахрайства з кредитною карткою Виявлення Інтернет-шахрайства Мовознавство Маркетинг Машинне сприйняття Медичний діагноз Економіка Страхування НЛП Оптимізація та метагевристика Інтернет-реклама Рекомендації та пошукові системи Локомотиви роботів Послідовність видобутку Аналіз почуттів Розпізнавання мови та почерку Аналіз фінансового ринку Прогнозування часових рядів	Уфліфтове моделювання Археологія Управління відносинами з клієнтами Автострахування Охорона здоров'я Алгоритмічна торгівля Помітні особливості прогнозного моделювання Обмеження у встановленні даних Оптимізація маркетингових кампаній Виявлення шахрайства Зниження ризику Покращені та спрощені операції Утримання клієнтів Інформація про послідовність продажів Кризовий менеджмент Пом'якшення ризиків та коригувальні заходи Поводження з катастрофами Сегментація клієнтів Профілактика печінки Фінансове моделювання Тенденція ринку та аналіз Кредитний бал
Обробка оновлень	Статистична модель оновлюється автоматично	Даним вченим потрібно запускати модель вручну кілька разів
Пояснення вимоги	Необхідно забезпечити належний набір вимог та обгрунтування бізнесу	Правильний набір бізнес-обгрунтування та вимог потребує уточнення
Технологія водіння	Машинне навчання керується даними	Передбачувальне моделювання - це використання, яке керується випадками
Недоліки	Робота з розривними функціями втрат, які важко розрізнити, оптимізувати та включити в алгоритми машинного навчання Проблема повинна бути дуже описовою, щоб знайти правильний алгоритм, щоб застосувати рішення ML Необхідно створити великі вимоги до даних та навчальних даних, таких як дані глибокого навчання, перш ніж цей алгоритм буде фактично використаний	Потреба у величезній кількості даних, оскільки більш історичні дані є точними Потрібні всі минулі тенденції та зразки Невдача прогнозування опитування враховує певний набір параметрів, які не є в реальному часі, а отже, поточні сценарії можуть впливати на опитування Аналітику кадрів перешкоджає відсутність розуміння поведінки людини

Висновок - Машинне навчання проти прогнозування

Обидві ці технології пропонують рішення організаціям по всьому світу у власній царині. Провідні організації, такі як Google, Amazon, IBM тощо, вкладають значні кошти в ці алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання для кращого та ефективнішого вирішення проблем у реальному світі. Ви самі вирішуєте, який метод потребує ваш бізнес. Далі напишіть нам у розділі коментарів, нижче, яка технологія виграла вам у який спосіб.
Дотримуйтесь нашого блогу, щоб отримати додаткові статті про великі дані та сучасні технології.

Рекомендована стаття

Це був посібник з машинного навчання проти прогнозування, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

1. Питання для інтерв'ю машинного навчання
2. татистика проти машинного навчання
3. 13 найкращих інструментів для прогнозування Analytics
4. Прогнозний аналіз або прогнозування
5. Що таке навчання підсиленням?