Diferențele dintre învățarea mașinii și statisticile
Învățarea automată este un subset de sectoare de inteligență artificială în care lăsați mașina să se antreneze pe sine și să obțină rezultatele predicției. Învățarea automată înseamnă pur și simplu instruirea datelor folosind algoritmi. Uneori este și o casetă neagră pentru majoritatea analiștilor de date. Formați mașina (computer sau model) cu setul de reguli pe care le aveți (puncte de date). Statistica este o ramură a matematicii în care deriva tipare din date folosind soluții matematice. Statistica este matematica pură. Pentru a obține orice idei sau corelații între date, există câteva modele geometrice care ar putea fi identificate și care sunt derivate folosind practici matematice (statistici). Pentru a identifica modelul, statisticile vin în imagine.
Să studiem în detaliu mult mai multe despre învățarea mașinii și statistici:
În cuvinte sau notări simple, dați mașinii unele condiționate bazate pe Dacă X1 = și X2 = atunci Y = estimator. În mod similar, multe puncte de date sunt combinate pentru a obține estimatorul sau predictorul. Aceasta este ceea ce face mașina de la sine. Se antrenează cu toate datele furnizate și atunci când sunt date noi valori, oferă automat estimatorul.
Înainte de a furniza datele către mașină, este foarte important să înțelegeți datele și să identificați corelațiile și tiparele. Dacă există o corelație între două puncte de date sau mai multe, atunci are o relevanță ridicată în a da predicția corectă.
În lumea inteligenței artificiale acum, majoritatea companiilor se îndreaptă către automatizare, robotică. Baza sau elementele fundamentale pentru a conduce astfel de domenii sunt statistici, algebră liniară, probabilitate și geometrie. Acest lucru se datorează faptului că informațiile sau orice problemă legată de date ar putea fi rezolvate folosind matematica.
În legătură cu competența învățării automate și a statisticilor, precum și a statisticilor descriptive sau a modelării statistice sunt create de statistician. În timp ce învățarea automată se referă la ipoteză, o clasificare care necesită cunoașterea programării de bază și a structurilor și algoritmilor de date.
Comparație dintre cap în cap între învățarea mașinii și statisticile
Mai jos este Top 10 Comparație între învățarea mașinii și statisticile 
Diferențele cheie între învățarea mașinii și statisticile
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între învățarea mașinii și statistici
1. Învățarea automată este o ramură din inteligența artificială care se ocupă de puterea non-umană în atingerea rezultatelor. Statistica este un sub-câmp al matematicii în care este vorba despre derivate și probabilități deduse din date.
2. Învățarea automată este unul dintre câmpurile științei datelor și statisticile constituie baza pentru orice modele de învățare automată. Pentru a construi modelul, trebuie să facem EDA (analiza datelor exploratorii) în care statisticile joacă un rol major.
3. Pentru a construi un model, etapa inițială înseamnă a face inginerie de caracteristici care implică care atribute trebuie folosite și care atribute dă rezultate la oferirea probabilității maxime. Pentru a obține caracteristicile corecte, este important să se identifice o corelație între variabilele independente sau punctele de date.
4. Învățarea automată față de statistică nu reprezintă două concepte diferite. Atât învățarea automată, cât și statisticile sunt asociate unele cu altele. Fără statistici, nu se poate construi un model și nu există niciun motiv pentru a face doar analize statistice asupra datelor. Ea conduce la construirea modelului.
5. Chiar și după construirea modelului, pentru a măsura performanța și a evalua rezultatele, statisticile intră și joacă un rol vital. Pentru a măsura performanța, în domeniul științei datelor se construiesc numeroase valori de evaluare. Una dintre acestea este construirea algebrei matricei de confuzie în care sunt derivate adevărate pozitive, false negative, adevărate negative și false pozitive.
6. În ceea ce privește aplicațiile, învățarea automată și statisticile sunt cuplate într-un mod în care una duce la alta.
7. Analiza statistică și învățarea automată au colaborat pentru a aplica știința datelor la problema datelor sau pentru a obține informații din date, ceea ce duce la un impact mai mare asupra vânzărilor, afacerilor și marketingului.
8. Învățarea mașinii este o ramură a științei datelor sau a analizelor care duce la automatizare și inteligență artificială. Statistica este o ramură a matematicii în care aplicați aceste soluții la datele care duc la modelarea predictivă etc.
Tabelul de comparație între învățarea mașinii și statisticile
Următoarele sunt listele de puncte care arată comparațiile dintre învățarea mașinii și statisticile
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Învățare automată | Statistici |
| Definiție | Învățarea automată este un set de pași sau reguli alimentate de utilizator în care mașina înțelege și se antrenează de la sine | Statistica este un concept matematic în găsirea tiparelor din date. |
| folosire | Pentru a prezice evenimentele viitoare sau a clasifica un material existent | Relația dintre punctele de date |
| Tipuri | Învățare supravegheată și învățare nesupravegheată | Prognozarea variabilelor continue, regresie, clasificare |
| Intrare ieșire | Caracteristici și etichete | datapoints |
| Cazuri de utilizare | Pentru ipoteză | Corelația dintre punctele de date, univariate, multivariabile |
| Ușurință în utilizare | Matematică și algoritmi | Cunoștințe de matematică |
| Aplicații | Prognoza meteo, modelarea subiectelor,
Modelarea predictivă | Statistici descriptive, modele de găsire, evidențierea datelor |
| Camp | Analiza datelor, inteligență artificială | Inteligență artificială, laboratoare de cercetare în domeniul științei datelor. |
| Iese în evidență | Algoritmi și concepte predominante precum rețelele neuronale | Derivate, probabilități |
| Cuvinte cheie | Regresie liniară, Pădure aleatoare, mașină de susținere a rețelelor neuronale | Covarianță, univariate, multivariate, estimatori, valori p, rmse |
Concluzie - Învățarea mașinilor și statisticile
În această lume a tehnologiei moderne, inteligența artificială este prezentă astăzi pe piață. Pe măsură ce tehnologia se extinde și inovațiile și ideile se dezvoltă, există un volum uriaș de date care sunt generate. Când există date, este nevoie de analize. Analiza analizează în principal cât de multe informații din date ar putea fi obținute. La fel ca în analiza tradițională a datelor structurate de la RDBMS și a statisticilor descriptive, există multe informații și evidențe care sunt ratate sau ascunse, ceea ce poate fi util în îmbunătățirea activității. Aceste valori superioare au multă importanță în luarea deciziilor sau în îmbunătățirea vânzărilor produselor.
Știința datelor se aplică volumului de date generate în acești ani sau chiar asupra datelor istorice. Concluziile sunt bine utilizate și nu sunt ignorate acolo unde se adună informații mai utile pentru a da rezultate pozitive care afectează marketingul sau îmbunătățirea afacerii. Pentru a realiza orice modele de învățare automată sau analize statistice, cu siguranță trebuie să cunoaștem statistici, algoritmi și elemente fundamentale ale conceptelor matematice. Pe măsură ce ne îndreptăm către o tehnologie rapidă, inteligența artificială este prezentul și viitorul.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferențele dintre învățarea automată față de statistică, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparație și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Minerirea datelor vs învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Business Intelligence vs Machine Learning-Care este mai bun
- Analize predictive vs. statistici
- Aflați 5 comparații utile între știința datelor și statistici