Aflați despre diferența dintre statistică și învățare automată
Învățarea automată este utilizată eficient în diferite domenii precum detectarea fraudei, rezultatele căutării web, anunțuri în timp real pe pagini web și dispozitive mobile, analize de sentimente bazate pe text, scoruri de credit și cele mai bune oferte, prezicerea eșecurilor echipamentelor, noi modele de prețuri, detectarea intruziunilor de rețea, recunoașterea modelului și a imaginii și filtrarea spamului prin e-mail printre alte câmpuri. Statistica este definită ca studiul culegerii, analizei, interpretării, prezentării și organizării datelor. Când statisticile sunt aplicate unei probleme științifice, industriale sau sociale, atunci procesul de obicei începe prin a decide o populație statistică sau un proces de model statistic.
Statistică vs Învățare automată -
Datele sunt în continuă schimbare și evoluție. Dar este foarte important să ne adaptăm la aceste schimbări, deoarece datele reprezintă un aspect critic al creșterii companiilor de pe glob.
Datele sunt definite ca fapte simple și statistici care sunt colectate în timpul operațiunilor cotidiene ale unei mărci / companii. În timp ce aproape toate tipurile de companii colectează date, este foarte important ca mărcile să aibă sensul acestui sens.
Fără a putea deduce informații și cunoștințe din date, devine complet inutil. De aceea, chiar dacă companiile au o mulțime de informații și date, uneori pierd din cauza faptului că nu sunt capabile să le perceapă.
De la înființare, companiile colectează o mulțime de informații și date despre diverse lucruri, cum ar fi informații despre clienți, evidențierea produselor, preocupările partenerilor și feedback-ul angajaților.
Aceste date și informații pot fi utilizate în mod eficient pentru a înregistra și măsura o gamă cuprinzătoare de funcții de afaceri, fie ele externe sau interne. Datele proprii nu sunt foarte informative, dar reprezintă o bază pe care companiile pot lua decizii viitoare și pot dezvolta strategii de succes.
Clienții sunt baza pe care brandurile și-au construit numele și valoarea pe piață. Acesta este motivul pentru care datele despre clienți sunt extrem de importante, deoarece permit mărcilor să-și îmbunătățească și să înțeleagă clienții într-o serie de moduri variate.
Prin urmare, datele sunt singurele modalități prin care companiile înțeleg o mulțime de aspecte ale funcțiilor companiei precum un număr de anchete, venituri primite, cheltuieli primite, printre altele.
Prin urmare, datele sunt importante pentru branduri pentru a înțelege mentalitatea și așteptările clienților. În total, datele sunt un element important pentru asigurarea succesului și creșterii continue a oricărei companii, în special în această perioadă și perioade competitive.
Articolul despre Statistici și învățare automată este structurat după cum urmează -
- Statistică vs Infografie de învățare automată
- Care este diferența Statistică față de învățarea automată?
- O privire mai aprofundată asupra statisticilor și a importanței sale în societate
- O privire mai aprofundată asupra învățării automate și a importanței sale în societate
- Concluzie - Statistică vs Învățare automată
Statistică vs Infografie de învățare automată
Datele și informațiile sunt aceleași? Care este diferența Statistică față de învățarea automată?
Datele și informațiile sunt două lucruri distincte. Deși datele sunt date și statistici brute, informațiile sunt aceleași date care sunt prezentate într-o manieră exactă și la timp.
În plus, informațiile sunt specifice și organizate, realizate în general cu scopul de a oferi contextul și înțelegerea unui anumit aspect al funcționării mărcii. Un alt mod în care informațiile sunt diferite de date este că, prin informațiile, brandurile pot lua decizii adecvate și pot crea campanii care sunt creative, eficiente și antrenante.
De aceea, informația este atât de importantă, încât permite brandurilor să ia decizii care pot fi folosite de către management pentru a se abilita cu adevărat.
Acesta este motivul pentru care brandurile se străduiesc să colecteze informații despre clienți și clienți, astfel încât să se poată angaja cu ei într-o manieră eficientă. Acestea fiind spuse, este important să ne amintim că adevărata valoare a informațiilor constă în capacitatea ei de a da direcție companiei.
De exemplu, dacă în conformitate cu informațiile furnizate de clienți, există o lipsă de satisfacție a clienților, este util doar dacă marca schimbă această percepție oferind o valoare mai bună produselor și serviciilor lor.
Pe scurt, procesul de informare ar trebui să facă parte dintr-un proces de revizuire mai larg în cadrul companiilor, astfel încât să le poată ajuta să producă rezultate mai bune și mai profitabile.
Prin urmare, informațiile pot fi colectate și analizate prin diferite mijloace care sunt învățarea automată și statisticile.
De la persoane care trăiesc într-o țară până la atomi conținuți într-un cristal, populația poate fi de diferite tipuri. Abordând toate aspectele datelor precum planificarea colectării datelor la experimente, statisticile sunt un domeniu variat și cuprinzător.
Învățarea mașină, pe de altă parte, este un sub-câmp al informaticii care a evoluat de la studiul teoriei învățării computaționale în inteligența artificială și recunoașterea modelelor.
Arthur Samuel, în 1959, a definit învățarea mașinii drept domeniul de studiu care oferă computerului capacitatea de a învăța cu programarea în mod explicit.
Acest tip de învățare explorează studiul și construcția algoritmilor care pot ajuta utilizatorii să învețe și să facă predicții asupra datelor. Astfel de algoritmi funcționează printr-o creare a modelului și sunt folosiți pentru a face predicții bazate pe date, mai degrabă decât pentru a urma instrucțiunile programului static.
Cursuri recomandate
- Curs despre rutare IP
- Cursuri de instruire în hacking
- Curs despre RMAN
- Curs de certificare online în Python
O privire mai detaliată asupra statisticilor și învățării automate
Statistica joacă un rol foarte important în aproape toate sferele activității umane. De la a ajuta la luarea deciziei pe cap de locuitor a unei țări la rata ocupării forței de muncă până la numărul de facilități medicale / școlare necesare într-o regiune, statisticile și învățarea automată au un rol foarte important în funcționarea societății umane.
În vremurile actuale, statisticile dețin o poziție foarte importantă și critică într-o serie de domenii, inclusiv comerț, comerț, psihologie, chimie, botanică, astronomie, printre multe altele.
Acest lucru se datorează faptului că, ca domeniu, statisticile au aplicații răspândite în aproape toate tipurile de zone și bolnav. Iată câteva domenii importante în care statisticile și învățarea automată pot fi aplicate pentru a obține informații și informații mai bune.
- Afaceri: statisticile joacă un rol foarte important și critic în domeniul afacerilor. Acest lucru se datorează faptului că mărcile și companiile sunt extrem de competitive, ceea ce face dificil pentru branduri să rămână în fața așteptărilor și dorințelor clienților lor. Prin urmare, este important ca mărcile să ia decizii rapide, astfel încât să poată lua decizii mai bune. Statisticile pot ajuta mărcile să înțeleagă așteptările clientului și, prin urmare, să-și echilibreze cererea și oferta într-un mod eficient. Aceasta înseamnă că o mare parte din deciziile mărcii depind de decizii și perspective statistice bune.
- Economie: Un alt domeniu important în care statisticile joacă un rol important în economie. Acest lucru se datorează faptului că statisticile depind în mare măsură de statistici. Acest lucru se datorează faptului că conturile naționale de venit sunt indicatori importanți pentru economiști și administratori. Metodele statistice sunt utilizate pentru pregătirea acestor conturi și chiar pentru colectarea și analiza datelor. Relația dintre ofertă și cereri este studiată prin analiza statistică și aproape fiecare aspect al economiei necesită o înțelegere mare și complexă a statisticilor.
- Matematică: statisticile sunt o parte integrantă a științelor naturale și sociale. Metodele științelor naturale sunt fiabile, dar concluziile lor nu sunt uneori atât de probabil, deoarece se bazează pe dovezi incomplete. Ajutor statistic în descrierea acestor măsurători într-o manieră precisă. Multe metode statice precum mediile de probabilitate, dispersiile, estimarea sunt o parte integrantă a matematicii și sunt frecvent utilizate în acest domeniu.
- Banca: un alt domeniu în care statisticile joacă un rol important în domeniul bancar. Băncile necesită statistici pentru o serie de motive și scopuri. Aproape toate băncile lucrează după principiul că atunci când unul dintre clienții lor investește ceva bani în banca lor, îl vor ține în bancă un timp și nu îl vor retrage. Prin obținerea de profituri din aceste depozite banca obține profituri și aceasta este principala sursă a veniturilor lor. Bancherii folosesc abordări statistice bazate pe probabilitatea de a estima numărul de deponenți și creanțele acestora pentru o anumită zi, permițându-le astfel să funcționeze într-un mod lin și eficient.
- Managementul statului: statisticile reprezintă un alt domeniu esențial pentru creșterea și dezvoltarea oricărei țări. Acest lucru se datorează faptului că statisticile stau la baza elaborării politicilor în țară. De aceea, datele statistice sunt utilizate pe scară largă pentru luarea deciziilor administrative. De exemplu, dacă guvernul dorește să crească nivelul salariilor angajaților, astfel încât să-i ajute să își crească nivelul de trai, guvernul poate găsi o creștere a costului vieții. În plus, pregătirea bugetelor guvernamentale federale și provinciale depinde și de statistici, deoarece îi ajută pe oficiali să estimeze cheltuielile și veniturile preconizate din diferite surse. Deci, statisticile sunt foarte importante pentru a ajuta guvernele să își îndeplinească îndatoririle într-un mod lin.
O privire mai aprofundată asupra învățării automate și a importanței sale în societate
Calculatoarele și laptopurile au luat întreaga lume de furtună și au schimbat drastic viața multor oameni. Să vizualizăm o situație pentru un minut. Să încercăm să ne gândim la o lume fără computere.
Dacă s-ar întâmpla acest lucru, oamenii din domeniul medical nu ar fi găsit o mulțime de remedii pentru boli, deoarece computerele au jucat un rol esențial în procesul de a ajuta profesioniștii medicali să înțeleagă mai bine în lumea bolilor și a sănătății.
Din nou, filme precum Toy Story și Jurassic Park nu ar fi fost posibile fără computere, deoarece aceste filme au folosit grafica computerului și animația.
Farmaciile ar fi dificil să țină evidența a ceea ce medicamente trebuie să le ofere pacienților lor. Numărarea voturilor ar fi aproape de imposibil fără computere și, mai important, explorarea spațială ar fi rămas încă un vis îndepărtat pentru toți pasionații de spațiu.
Datorită importanței crescânde a computerelor, tehnologiile de calcul au căpătat un rol și mai mare, ceea ce a dus la capacitatea mașinilor de a aplica automat calcule matematice complexe la datele mari într-un ritm mai rapid și mai rapid.
Câteva dintre cele mai mediatizate exemple de aplicații de învățare automată care astăzi sunt extrem de populare în lume includ următoarele:
- Esența învățării automate este mașina extrem de populară cu auto-condus Google
- Ofertele de recomandare online, personalizate pentru platforme precum Amazon și Netflix, sunt rezultatul aplicațiilor de învățare automată, care sunt acum potrivite pentru a înțelege comportamentul uman de zi cu zi.
- Înțelegerea comportamentului clienților pe Twitter pentru mărci și acum învățarea automată prin crearea regulilor lingvistice ajută mărcile să înțeleagă și să-și abilitate clienții în domeniul public
- Detectarea fraudei este un domeniu important în care învățarea automată ajută mărcile să fie sigure și eficiente pe toate platformele
Astăzi, există un interes din ce în ce mai mare pentru învățarea mașinilor, deoarece astăzi volumele și varietățile crescânde de date disponibile, procesarea computatională au dus la necesitatea unor metode de analiză a datelor mai ieftine și puternice.
Aceasta înseamnă că învățarea automată ne poate ajuta să producem rapid modele care să poată analiza date mai mari și să ofere soluții mai rapide, exacte și eficiente, chiar și la scară largă.
Toate acestea înseamnă că predicțiile de mare valoare pot ajuta economiile și mărcile să ia decizii mai bune și mai inteligente nu doar fără intervenția umană, ci și în timp real.
Mărcile au nevoie de fluxuri de modelare în mișcare rapidă pentru a ține pasul cu cerințele pieței și pot face acest lucru într-un mod eficient prin utilizarea învățării automate.
În timp ce oamenii, în general, pot crea unul sau două modele bune pe săptămână, învățarea mașină poate crea mii de modele pe săptămână, făcând mărci mai eficiente și mai bune pe termen lung.
Prin urmare, învățarea automată este foarte diferită de statisticile datelor. În termeni simpli, în timp ce învățarea automată folosește aceiași algoritmi și tehnici, există o diferență majoră între aceste două tehnici de învățare statistică.
În timp ce extracția de date descoperă tipare și cunoștințe necunoscute anterior, învățarea mașinii este folosită pentru a reproduce tipare și cunoștințe cunoscute.
Aceste tipare sunt apoi aplicate automat la alte date și apoi sunt utilizate pentru a ajuta persoanele în cauză să ia decizii și acțiuni mai bune.
Odată cu utilizarea sporită a calculatoarelor, tehnicile de date și învățarea mașinii evoluează rapid, pentru a satisface nevoile mărcilor și companiilor din sectoare.
Rețelele neuronale au fost folosite de mult în aplicațiile de extragere a datelor, iar acum cu puterea computerelor, este posibil să se creeze mai multe rețele neuronale care au multe straturi. În limbajul învățării automate, acestea se numesc rețele neuronale profunde.
Concluzie - Statistică vs Învățare automată
Toate acestea înseamnă că datele indiferent de statistică și de învățare automată trebuie să înțeleagă și să fie analizate într-o manieră mai bună. Acest lucru se datorează faptului că informațiile despre date sunt esențiale pentru succesul și eșecul mărcilor între categorii, iar investiția acestora este una dintre cerințele principale ale tuturor tipurilor de companii.
Articole recomandate
Iată, așadar, câteva articole care vă vor ajuta să obțineți mai multe detalii despre Statistici și învățare în mașini Și, de asemenea, despre Statistică și învățare în mașini, trebuie doar să parcurgeți linkul oferit mai jos.
- Învățare automată vs statistici
- Cariere în statistici
- Pas important pentru stilul de viață al bancherilor de investiții
- Întrebări la interviu Statistici | Utile și cele mai solicitate