Відмінна різниця між статистикою та машинним навчанням

• Дізнайтеся про різницю між статистикою та машинним навчанням

Дізнайтеся про різницю між статистикою та машинним навчанням

Машинне навчання ефективно застосовується в різних галузях, таких як виявлення шахрайства, результати пошуку в Інтернеті, реклама в режимі реального часу на веб-сторінках і мобільних пристроях, текстовий аналіз настроїв, підрахунок кредитів та наступні найкращі пропозиції, прогнозування відмов обладнання, нові моделі ціноутворення, виявлення вторгнень у мережу, розпізнавання шаблонів та зображень та фільтрація спаму електронної пошти серед інших полів. Статистика визначається як вивчення збору, аналізу, інтерпретації, подання та організації даних. Коли статистику застосовують до наукової, виробничої чи суспільної проблеми, тоді процес зазвичай починається з визначення статистичної сукупності чи процесу статистичної моделі.

Статистика проти машинного навчання -

Дані постійно змінюються та розвиваються. Але дуже важливо адаптуватися до цих змін, оскільки дані є критичним аспектом зростання компаній по всьому світу.

Дані визначаються як прості факти та статистичні дані, які збираються під час повсякденних операцій бренду / компанії. Хоча майже всі типи компаній збирають дані, для брендів дуже важливо мати сенс.

Не маючи змоги зробити висновки та знання з даних, він стає абсолютно марним. Ось чому, навіть якщо компанії мають багато інформації та даних, іноді вони втрачають, бо не в змозі відчути це.

З часу свого заснування компанії збирають багато інформації та даних про різні речі, такі як інформація про клієнтів, основні відомості про товари, проблеми партнерів та відгуки працівників.

Ці дані та інформація можуть бути ефективно використані для запису та вимірювання широкого спектру ділових функцій, будь то зовнішні чи внутрішні. Самі по собі дані не дуже інформативні, але це основа, на якій компанії можуть приймати майбутні рішення та розробляти успішні стратегії.

Клієнти - це основа, на якій бренди побудували своє ім’я та цінність на ринку. Ось чому дані клієнтів є надзвичайно важливими, оскільки вони дозволяють брендам розширювати та розуміти своїх клієнтів різними способами.

Таким чином, дані - це єдиний спосіб, коли компанії розуміють безліч аспектів функціонування компанії, таких як ряд запитів, отриманий дохід, отримані витрати, серед іншого.

Отже, дані важливі для того, щоб бренди розуміли настрій та очікування клієнтів. Загалом, дані є важливим елементом для забезпечення постійного успіху та зростання будь-якої компанії, особливо у цей конкурентний вік та часи.

Стаття про статистику проти машинного навчання структурована нижче:

• Статистика проти інфографіки машинного навчання
• Чим відрізняється статистика від машинного навчання?
• Більш поглиблений погляд на статистику та її значення в суспільстві
• Більш поглиблений погляд на машинне навчання та його значення в суспільстві
• Висновок - Статистика проти машинного навчання

Статистика проти інфографіки машинного навчання

Чи однакові дані та інформація? Чим відрізняється статистика від машинного навчання?

Дані та інформація - це дві різні речі. Незважаючи на те, що дані є необгрунтованими фактами та статистикою, інформація - це ті самі дані, які подаються точно та своєчасно.

Крім того, інформація є специфічною та організованою, звичайно робиться з метою надати контексту та розуміння певному аспекту функціонування бренду. Інший спосіб, за яким інформація відрізняється від даних, полягає в тому, що саме завдяки інформації бренди можуть приймати правильні рішення та створювати творчі, ефективні та привабливі кампанії.

Ось чому інформація настільки важлива, оскільки дозволяє брендам приймати рішення, які можуть бути використані керівництвом, щоб по-справжньому розробити себе.

Ось чому бренди прагнуть збирати інформацію про клієнтів та клієнтів, щоб вони могли ефективно взаємодіяти з ними. Враховуючи це, важливо пам’ятати, що справжня цінність інформації полягає в її здатності давати керівництво компанії.

Наприклад, якщо відповідно до інформації, наданої клієнтами, бракує задоволеності клієнтів, це корисно лише в тому випадку, якщо бренд змінить це сприйняття, пропонуючи кращу цінність для своїх товарів і послуг.

Коротше кажучи, інформаційний процес повинен стати частиною більш широкого процесу огляду в компаніях, щоб він міг допомогти їм отримати кращі та вигідніші результати.

Отже, інформацію можна збирати та аналізувати різними засобами, які є машинним навчанням та статистикою.

Від людей, що живуть у країні, до атомів, що містяться у кристалі, популяція може бути різного типу. Робота з усіма аспектами даних, такими як планування збору даних для експериментів, статистика - це різноманітне і всеосяжне поле.

Машинне навчання, з іншого боку, - це підполя інформатики, що розвинулося з вивчення теорії обчислювального навчання в галузі штучного інтелекту та розпізнавання образів.

Артур Самуель у 1959 р. Визначив машинне навчання як сферу навчання, яка дає комп'ютерам можливість навчатись, будучи чітко запрограмованими.

Цей тип навчання досліджує вивчення та побудову алгоритмів, які можуть допомогти користувачам навчатися та робити прогнози щодо даних. Такі алгоритми працюють за допомогою створення моделі та використовуються для прогнозування, керованого даними, а не для виконання статичних інструкцій програми.

Рекомендовані курси

• Курс по IP-маршрутизації
• Навчальні курси
• Курс на RMAN
• Онлайн-сертифікаційний курс в Python

Більш поглиблений погляд на статистику та машинне навчання

Статистика відіграє дуже важливу роль майже в кожній сфері людської діяльності. Від сприяння визначенню на душу населення до рівня зайнятості до кількості медичних / шкільних закладів, необхідних у регіоні, статистика та машинне навчання відіграють дуже важливу роль у функціонуванні людського суспільства.

В даний час статистика займає дуже важливу і критичну позицію в ряді галузей, включаючи торгівлю, торгівлю, психологію, хімію, ботаніку, астрономію.

Це тому, що, як поле, статистика має широке застосування майже у всіх типах областей та хворобливості. Ось кілька важливих напрямків, в яких статистику та машинне навчання можна застосувати для збору кращої інформації та розумінь.

1. Бізнес: статистика має дуже важливу і критичну роль у сфері бізнесу. Це відбувається тому, що бренди та компанії є надзвичайно конкурентоспроможними, що ускладнює бренди випереджати очікування та бажання своїх клієнтів. Тому важливо, щоб бренди приймали швидкі рішення, щоб вони могли приймати кращі рішення. Статистика може допомогти брендам зрозуміти очікування замовника і тим самим ефективно збалансувати їх попит та пропозицію. Це означає, що дуже багато рішень бренду залежить від хороших статистичних рішень та розумінь.
2. Економіка: Ще одна важлива сфера, де статистика відіграє важливу роль в економіці. Це тому, що статистика багато в чому залежить від статистики. Це тому, що національні рахунки доходів є важливими показниками для економістів та адміністраторів. Статистичні методи використовуються для підготовки цих рахунків і навіть для збору та аналізу даних. Взаємозв’язок між пропозицією та потребами вивчається за допомогою статистичного аналізу, і майже кожен аспект економіки потребує великого і складного розуміння статистики.
3. Математика: статистика є невід’ємною частиною загальноприродних та соціальних наук. Методи природничих наук є надійними, але їх висновки іноді не такі ймовірно, оскільки вони ґрунтуються на неповних доказах. Статистична допомога в точному описі цих вимірювань. Дуже багато статичних методів, такі як середні значення ймовірності, дисперсії, оцінки, є невід'ємною частиною математики і часто використовуються в цій галузі.
4. Банківська справа: Ще одна сфера, де статистика відіграє важливу роль у банківській справі. Банкам потрібна статистика з ряду причин і цілей. Практично всі банки працюють за принципом, що коли хтось із своїх клієнтів вкладе у свій банк певні гроші, він зберігатиме їх у своєму банку певний час, а не вилучає їх. Отримуючи прибуток від цих депозитів, банк отримує прибуток, і це головне джерело їх доходу. Банкіри використовують статистичні підходи, засновані на ймовірності, щоб оцінити кількість вкладників та їх вимоги за певний день, тим самим дозволяючи їм функціонувати безперебійно та ефективно.
5. Управління державою: статистика - це ще одна сфера, яка має важливе значення для зростання та розвитку будь-якої країни. Це тому, що статистика є основою, на якій розробляється політика в країні. Ось чому статистичні дані широко використовуються для прийняття адміністративних рішень. Наприклад, якщо уряд хоче підвищити рівень оплати праці працівників, щоб допомогти їм підвищити рівень життя, саме завдяки статистиці уряд може знайти підвищення вартості життя. Крім того, підготовка федерального та провінційного бюджетів також залежить від статистичних даних, оскільки це допомагає чиновникам оцінювати очікувані видатки та доходи з різних джерел. Тож статистика дуже важлива, щоб допомогти урядам безперебійно виконувати свої обов'язки.

Більш поглиблений погляд на машинне навчання та його значення в суспільстві

Комп'ютери та ноутбуки штурмували весь світ і різко змінили життя багатьох людей. Давайте візуалізуємо ситуацію на хвилину. Спробуємо придумати світ без комп’ютерів.

Якби це сталося, люди в галузі медицини не знайшли б багато ліків від захворювань, оскільки комп’ютери відіграли життєво важливу роль у процесі надання допомоги медичним працівникам краще зрозуміти світ захворювань та здоров'я.

Знову ж такі фільми, як "Історія іграшок" та "Парк Юрського періоду", не були б можливі без комп'ютерів, оскільки ці фільми використовували комп'ютерну графіку та анімацію.

Аптекам важко буде відслідковувати, які ліки давати своїм пацієнтам. Підрахунок голосів був би неможливим без комп'ютерів, і що ще важливіше, космічне дослідження все ще залишалося б далекою мрією для всіх любителів космосу.

Через зростаючу важливість комп’ютерів обчислювальні технології взяли на себе ще більшу роль, і це призвело до можливості машин автоматично застосовувати складні математичні обчислення до великих даних більш швидкими та швидкими темпами.

Деякі з широко оприлюднених прикладів програм машинного навчання, які сьогодні надзвичайно популярні у світі, включають наступне:

1. Суть машинного навчання - надзвичайно популярний автомобіль, керований Google
2. Інтернет-рекомендаційні пропозиції, персоналізовані для таких платформ, як Amazon та Netflix, є результатом програм машинного навчання, які тепер підходять для розуміння повсякденної поведінки людини
3. Розуміння поведінки клієнтів на Twitter щодо брендів, а тепер машинне навчання з створення лінгвістичних правил допомагає брендам розуміти та розширювати можливості своїх клієнтів у відкритому доступі
4. Виявлення шахрайства є важливою сферою, де машинне навчання допомагає брендам бути безпечними та ефективними на всіх платформах

Сьогодні існує зростаючий інтерес до машинного навчання, оскільки сьогодні зростаючі обсяги та різноманітність доступних даних, обчислювальна обробка викликали необхідність у більш дешевих та потужних методах аналізу даних.

Це означає, що машинне навчання може допомогти нам швидко виготовити моделі, які можуть аналізувати більші дані та доставляти швидші рішення, які є точними та ефективними, навіть у великому масштабі.

Все це означає, що високоцінні прогнози можуть допомогти економікам та брендам приймати кращі та розумніші рішення не лише без втручання людини, а й у режимі реального часу.

Брендам потрібні швидкодіючі потоки моделювання, щоб не відставати від потреб ринку, і вони можуть це зробити ефективно шляхом використання машинного навчання.

Хоча люди, як правило, можуть створювати одну чи дві хороші моделі на тиждень, машинне навчання може створювати тисячі моделей на тиждень, роблячи бренди ефективнішими та кращими також у довгостроковій перспективі.

Тому машинне навчання дуже сильно відрізняється від статистики даних. Простіше кажучи, хоча машинне навчання використовує однакові алгоритми та методи, існує велика різниця між цими двома методиками статистики проти машинного навчання.

У той час як пошук даних виявляє раніше невідомі закономірності та знання, машинне навчання використовується для відтворення відомих закономірностей та знань.

Ці зразки автоматично застосовуються до інших даних, а потім вони використовуються для допомоги зацікавленим людям у прийнятті кращих рішень та дій.

Зі збільшенням використання комп’ютерів, технології передачі даних та машинне навчання також швидко розвиваються для задоволення потреб брендів та компаній у різних секторах.

Нейронні мережі давно використовуються в програмах обміну даними, і тепер, використовуючи потужність комп'ютерів, можна створити кілька нейронних мереж, які мають багато шарів. У машинному вивченні лінгва це називають глибокими нейронними мережами.

Висновок - Статистика проти машинного навчання

Все це означає, що дані, незалежно від статистики проти машинного навчання, повинні розуміти та аналізувати краще. Це тому, що розуміння даних є критично важливим для успіху та невдачі брендів у різних категоріях, а інвестування їх є однією з головних вимог усіх типів компаній.

Рекомендовані статті

Ось кілька статей, які допоможуть вам отримати більш детальну інформацію про статистику проти машинного навчання, а також про статистику та машинне навчання, тому просто перейдіть за посиланням, яке наведено нижче.

1. Машинне навчання проти статистики
2. Кар'єра в статистиці
3. Важливий крок до способу життя інвестиційних банкірів
4. Питання щодо інтерв'ю статистики | Корисні та найбільш запитувані