Învățarea mașinii vs modelarea predictivă - 8 diferențe nemaipomenite

• Diferențele dintre învățarea mașinii și modelarea predictivă

Diferențele dintre învățarea mașinii și modelarea predictivă

Învățarea automată este un domeniu al informaticii care utilizează metode de învățare cognitivă pentru a-și programa sistemele fără a fi nevoie să fie programat explicit. Cu alte cuvinte, aceste mașini sunt bine cunoscute pentru a crește mai bine cu experiența.
Învățarea automată este legată de alte tehnici matematice și, de asemenea, de extragerea datelor care cuprinde termeni precum învățarea supravegheată și nesupravegheată.
Modelarea predictivă, pe de altă parte, este o tehnică matematică care folosește statistici pentru predicție. Acesta își propune să lucreze la informațiile furnizate pentru a ajunge la o concluzie finală după declanșarea unui eveniment.

Pe scurt, când vine vorba de analiza datelor, învățarea automată este o metodologie care este utilizată pentru a concepe și genera algoritmi și modele complexe care se pretează la o predicție. Aceasta este cunoscută popular ca analiză predictivă în utilizarea comercială, care este utilizată de cercetători, ingineri, oameni de știință de date și alți analiști pentru a lua decizii și pentru a oferi rezultate și pentru a descoperi perspectivele ascunse prin utilizarea învățării istorice.
În acest post, vom studia în detaliu despre diferențele.

Comparația dintre capete în cap între învățarea mașinii și modelarea predictivă (infografie)

Mai jos se află Top 8 comparație între învățarea mașinii și modelarea predictivă

Diferențe cheie între învățarea mașinii și modelarea predictivă

1. Învățarea automată este o tehnică AI în care algoritmilor li se oferă date și li se solicită să proceseze fără un set predeterminat de reguli și regulamente, în timp ce Analiza predictivă este analiza datelor istorice, precum și date externe existente pentru a găsi modele și comportamente.
2. Algoritmii de învățare automată sunt instruiți să învețe din greșelile lor trecute pentru a îmbunătăți performanțele viitoare, în timp ce predicția face predicții informate bazate pe date istorice despre evenimente viitoare
3. Învățarea automată este o tehnologie de nouă generație, care funcționează pe algoritmi mai buni și cantități masive de date, în timp ce analiza predictivă este studiul și nu o tehnologie specială, care a existat cu mult înainte de apariția învățării automate. Alan Turing s-a folosit deja de această tehnică pentru a decodifica mesajele în timpul celui de-al doilea război mondial.
4. Practici conexe și tehnici de învățare pentru învățarea automată include învățarea supravegheată și nesupravegheată, în timp ce pentru analiza predictivă este Analiza descriptivă, Analiza diagnostică, Analiza predictivă, Analiza prescriptivă etc.
5. După ce modelul nostru de învățare automată este instruit și testat pentru un set de date relativ mai mic, atunci aceeași metodă poate fi aplicată la datele ascunse. Datele nu trebuie să fie efectiv părtinitoare, deoarece ar duce la luarea de decizii proaste. În cazul analizei predictive, datele sunt utile atunci când sunt complete, exacte și substanțiale. Calitatea datelor trebuie să fie îngrijită atunci când datele sunt ingerate inițial. Organizațiile folosesc acest lucru pentru a prezice previziuni, comportamente ale consumatorilor și iau decizii raționale pe baza constatărilor lor. Un caz de succes va duce cu siguranță la creșterea veniturilor întreprinderii și ale firmei.

Tabelul de comparare a modelelor de învățare a mașinilor și a modelelor predictive

Baza pentru comparație	Învățare automată	Modelarea predictivă
Definiție	Metoda folosită pentru a concepe algoritmi și modele complexe care se pretează la predicție. Acesta este principiul de bază al modelării predictive	O formă avansată de analiză descriptivă de bază care folosește setul de date actuale și istorice pentru a oferi un rezultat. Se poate spune despre acesta că este subsetul și o aplicație a învățării automate.
Mod de operare	Tehnică adaptivă în care sistemele sunt suficient de inteligente încât să se adapteze și să învețe ca și când se adaugă un nou set de date, fără a fi necesară programarea directă. Calculele anterioare vor fi utilizate pentru a oferi rezultate eficiente	Se știe că modelele folosesc clasificatorii și teoria detectării pentru a ghici probabilitatea unui rezultat dat unui set de date de intrare
Abordări și modele	Învățarea arborelui decizional Asociați învățarea regulilor Rețele neuronale artificiale Invatare profunda Programare logică inductivă Suport pentru mașini vector clustering Retele bayesiene Consolidarea învățării Învățarea prin reprezentare Asemănare și învățare metrică Învățare scăzută a dicționarului Algoritmi genetici Învățare automată bazată pe reguli Sisteme de clasificare a învățării	Metoda grupului de gestionare a datelor Naïve Bayes Algoritmul vecinului cel mai apropiat de K Clasificator majoritar Suport pentru mașini vector Copaci impulsionați Păduri aleatorii CART (arbori de clasificare și regresie) MARTE Rețele neuronale ACE și AVAS Pătrățele obișnuite Modele liniare generalizate (GLM) Regresie logistică Modele aditive generalizate Regresiune robustă Regresie semiparametrică
Aplicații	Bioinformatică Interfețe creier-mașină Clasificarea secvențelor ADN Anatomie computationala Vizionarea computerului Recunoașterea obiectelor Detectarea fraudei cu cardul de credit Detectarea fraudei pe internet Lingvistică Marketing Percepția mașinii Diagnostic medical Economie Asigurare NLP Optimizare și metaheuristică Publicitate online Recomandări și motoare de căutare Locomotive robotizate Minerit secvențial Analiza sentimentelor Recunoașterea vorbirii și scrierii de mână Analiza pieței financiare Prognoza seriilor de timp	Modelare Uplift Arheologie Managementul relatiilor cu clientii Asigurare auto Sănătate Tranzacționarea algoritmică Caracteristici notabile ale modelării predictive Limitări privind încadrarea datelor Optimizarea campaniilor de marketing Detectarea fraudelor Reducerea riscului Operațiuni îmbunătățite și simplificate Retenție client Informații despre pâlnie de vânzări Management de criza Modificări de reducere a riscurilor și măsuri corective Managementul dezastrelor Segmentarea clienților Prevenirea pustii Modelare financiară Tendință și analiză de piață Scoring de credit
Manipulare actualizare	Modelul statistic este actualizat automat	Cercetătorii de date trebuie să ruleze modelul manual de mai multe ori
Clarificarea cerințelor	Trebuie furnizate un set adecvat de cerințe și justificări de afaceri	Un set corect de justificări și cerințe de afaceri trebuie clarificate
Conducerea tehnologiei	Învățarea automată este bazată pe date	Modelarea predictivă este determinată de utilizarea cazurilor
Inconvenientele	Lucrați cu funcții de pierdere discontinuă greu de diferențiat, de optimizat și de încorporat în algoritmi de învățare automată Problema trebuie să fie foarte descriptivă pentru a găsi algoritmul potrivit pentru a aplica o soluție ML Cerințele mari de date și datele de instruire, cum ar fi datele de învățare profundă, trebuie create înainte ca algoritmul să fie folosit într-un mod real	Este nevoie de o cantitate imensă de date, deoarece datele istorice sunt mai exacte Aveți nevoie de toate tendințele și modelele trecute Eșecul de predicție de scrutin ia în considerare un set specific de parametri care nu sunt în timp real și, prin urmare, scenariile actuale pot influența scrutinul Analiza resurselor umane este îngreunată de lipsa de înțelegere a comportamentului uman

Concluzie - Învățarea mașinilor și modelarea predictivă

Ambele tehnologii oferă soluții organizațiilor din întreaga lume pe propriile tărâmuri. Organizații de top precum Google, Amazon, IBM etc. investesc foarte mult în acești algoritmi de inteligență artificială și învățare automată pentru a rezolva problemele din lumea reală într-o manieră mai bună și eficientă. Depinde de tine să decizi ce fel de metodă are nevoie de afacerea ta. Vă rugăm să ne scrieți în secțiunea de comentarii de mai jos ce tehnologie v-a beneficiat în ce mod.
Urmați blogul nostru pentru mai multe articole de date mari și articole actuale bazate pe tehnologie.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru învățarea mașinilor și modelarea predictivă, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -

1. Întrebări la interviu de învățare automată
2. tatistica vs învățarea mașinii
3. 13 Cele mai bune instrumente pentru analiza predictivă
4. Analiza predictivă sau prognoza
5. Ce este învățarea de armare?