Відмінності між машинним навчанням та статистикою
Машинне навчання - це підмножина секторів штучного інтелекту, де ви дозволяєте машині тренуватися і отримувати результати прогнозування. Машинне навчання - це просто навчання даних за допомогою алгоритмів. Іноді це також чорна скринька для більшості аналітиків даних. Ви тренуєте машину (Комп’ютер або модель) за допомогою набору правил, які ви маєте (пункти даних). Статистика - це галузь математики, де ви отримуєте шаблони даних за допомогою математичних рішень. Статистика - це чиста математика. Для отримання будь-яких уявлень або співвідношень між даними, існують деякі геометричні структури, які можна було б визначити, і вони виводяться за допомогою математичних практик (статистики). Для ідентифікації шаблону статистика відображається на малюнку.
Давайте докладніше вивчимо детальніше про машинне навчання та статистику:
Простими словами або позначеннями ви даєте машині деякий умовний варіант, якщо X1 = і X2 =, то Y = оцінювач. Аналогічно поєднуються багато точок даних, щоб отримати оцінювач або прогноктор. Це те, що машина робить сама. Він здійснює підготовку з усіма поданими даними, і коли вводяться нові значення, він автоматично дає оцінювач.
Перш ніж подавати дані в апарат, дуже важливо розібратися в даних та виявити будь-які кореляції та закономірності. Якщо між двома точками даних існує кореляція або більше, то це як висока релевантність для правильного прогнозування.
Зараз у світі штучного інтелекту більшість компаній прямують до автоматизації, робототехніки. Основою або основою для ведення таких областей є статистика, лінійна алгебра, ймовірність та геометрія. Це тому, що розуміння даних або будь-яка проблема, пов’язана з даними, може бути вирішена за допомогою математики.
Звернення до набору навичок машинного навчання та статистики, а також описової статистики або статистичного моделювання будується статистиком. Тоді як машинне навчання - це гіпотеза, класифікація, яка вимагає знань про базові програми та структури даних та алгоритми.
Порівняння між машинами та статистикою
Нижче наведено 10 найкращих порівнянь між машинним навчанням та статистикою 
Основні відмінності між машинним навчанням та статистикою
Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між машинним навчанням та статистикою
1. Машинне навчання - це галузь штучного інтелекту, яка займається нелюдською силою у досягненні результатів. Статистика - це підполе математики, де йдеться про похідні та ймовірності, виведені з даних.
2. Машинне навчання є одним із напрямків науки про дані, а статистика є базою для будь-яких моделей машинного навчання. Щоб побудувати модель, потрібно зробити EDA (дослідницький аналіз даних), де статистика відіграє головну роль.
3. Для побудови моделі початковим етапом є створення функціональної інженерії, яка передбачає, які атрибути використовуються та які атрибути дають результати щодо забезпечення максимальної ймовірності. Для отримання правильних ознак важливим є співвідношення незалежних змінних чи точок даних для ідентифікації.
4. Машинне навчання порівняно зі статистикою - це не два різних поняття. Вони і Машинне навчання, і статистика пов'язані між собою. Без статистики неможливо побудувати модель, і немає причин просто робити статистичний аналіз даних. Це призводить до побудови моделі.
5. Навіть після побудови моделі для вимірювання ефективності та оцінки результатів статистики надходять і відіграють життєво важливу роль. Для вимірювання ефективності в науці даних будується багато показників оцінювання. Одним із таких є побудова алгебри матриці плутанини, де виводяться справжні позитиви, помилкові негативи, справжні негативи та хибні позитиви.
6. Що стосується програм, машинне навчання та статистика поєднуються таким чином, що одне призводить до іншого.
7. Статистичний аналіз та машинне навчання співпрацюють для того, щоб застосувати наукову інформацію до проблеми даних або отримати розуміння даних, що призводить до більшого впливу на продаж, бізнес та маркетинг.
8. Машинне навчання - це галузь науки або аналітики, яка призводить до автоматизації та штучного інтелекту. Статистика - це галузь математики, де ви застосовуєте ці рішення до даних, що призводить до прогнозного моделювання тощо.
Порівняльна таблиця між машинним навчанням та статистикою
Далі наведено списки пунктів, які показують порівняння між машинним навчанням та статистикою
| ОСНОВА ДЛЯ
ПОРІВНЯЙТЕ | Машинне навчання | Статистика |
| Визначення | Машинне навчання - це сукупність кроків або правил, що подаються користувачем, коли машина сама розуміє та тренує | Статистика - це математичне поняття в пошуку закономірностей з даних. |
| Використання | Передбачити майбутні події або класифікувати наявний матеріал | Зв'язок між точками даних |
| Типи | Контрольоване навчання та навчання без нагляду | Прогнозування безперервних змінних, регресія, класифікація |
| Введення-виведення | Особливості та етикетки | Точки даних |
| Використовуйте випадки | Для гіпотези | Кореляція між точками даних, одновимірна, багатовимірна |
| Простота використання | Математика та алгоритми | Знання з математики |
| Програми | Прогноз погоди, моделювання тем,
Прогностичне моделювання | Описова статистика, знаходження закономірностей, видатків у даних |
| Поле | Аналітика даних, Штучний інтелект | Штучний інтелект, лабораторії наукових досліджень. |
| Виділяється | Переважаючі алгоритми та поняття, такі як нейронні мережі | Похідні, ймовірності |
| Ключові слова | Лінійна регресія, Випадковий ліс, підтримуюча векторна машина, нейронні мережі | Коваріація, одноваріантність, багатоваріантність, оцінки, р-значення, rmse |
Висновок - Машинне навчання проти статистики
У цьому сучасному світі технологій штучний інтелект сьогодні продається на ринку. У міру розширення технологій, розростання інновацій та ідей існує велика кількість генеруючих даних. Коли є дані, потрібна аналітика. Аналітика в основному полягає в тому, скільки відомостей можна отримати з даних. Як і в традиційній структурі аналітики даних про RDBMS та описовій статистиці, багато проникливих даних і недоліків пропущено або приховано, що може бути корисним для покращення бізнесу. Ці люди, що переживають люди, приносять велике значення у прийнятті рішень або вдосконаленні продажу продукції.
Наука даних застосовується до обсягу даних, що формуються в ці роки або навіть на історичних даних. Асоціатори добре використовуються і не ігноруються там, де збирається більше корисної інформації для отримання позитивних результатів, які впливають на маркетинг або поліпшення бізнесу. Для виконання будь-яких моделей машинного навчання або статистичного аналізу, безумовно, необхідно знати статистику, алгоритми та основи математичних понять. Коли ми рухаємося до швидкоплинної технології, Штучний інтелект - це сучасність і майбутнє.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо відмінностей між машинним навчанням та статистикою, їх значенням, порівнянням між головами, ключовими відмінностями, таблицею порівняння та висновком. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Обмін даними проти машинного навчання - 10 найкращих речей, які вам потрібно знати
- Бізнес-інтелект проти машинного навчання - який краще
- Прогнозована аналітика порівняно зі статистикою
- Дізнайтеся 5 корисних порівнянь між науковими даними та статистикою