Strojové učení vs prediktivní modelování - 8 úžasných rozdílů

• Rozdíly mezi strojovým učením a prediktivním modelováním

Rozdíly mezi strojovým učením a prediktivním modelováním

Strojové učení je oblast informatiky, která používá kognitivní metody učení k programování svých systémů, aniž by bylo nutné je explicitně programovat. Jinými slovy, je známo, že tyto stroje rostou se zkušenostmi lépe.
Strojové učení souvisí s jinými matematickými technikami a také s těžbou dat, která zahrnuje pojmy, jako je učení pod dohledem a bez dozoru.
Na druhé straně prediktivní modelování je matematická technika, která používá statistiku pro predikci. Jeho cílem je pracovat na poskytnutých informacích a dosáhnout konečného závěru po spuštění události.

Stručně řečeno, pokud jde o analytiku dat, strojové učení je metodologie, která se používá k vymýšlení a generování složitých algoritmů a modelů, které se hodí k predikci. Toto je populárně známé jako prediktivní analýza v komerčním využití, které vědci, inženýři, vědci v oblasti dat a další analytici používají k přijímání rozhodnutí a poskytování výsledků a odkrývání skrytých poznatků pomocí historického učení.
V tomto příspěvku se budeme podrobně zabývat rozdíly.

Porovnání hlava-hlava mezi strojovým učením a prediktivním modelováním (infografika)

Níže je uvedeno Top 8 Porovnání mezi Machine Learning vs Predictive Modeling

Klíčové rozdíly mezi strojovým učením a prediktivním modelováním

1. Strojové učení je technika umělé inteligence, kde algoritmy získávají data a jsou žádány o zpracování bez předem stanovené sady pravidel a předpisů, zatímco prediktivní analýza je analýza historických dat a existujících externích dat za účelem nalezení vzorců a chování.
2. Algoritmy strojového učení jsou vyškoleny, aby se poučily ze svých minulých chyb, aby zlepšily budoucí výkon, zatímco prediktivní činí informované předpovědi pouze na základě historických údajů o budoucích událostech
3. Strojové učení je technologie nové generace, která pracuje na lepších algoritmech a obrovském množství dat, zatímco prediktivní analýza je studie a nikoli konkrétní technologie, která existovala dlouho před vznikem Strojového učení. Alan Turing již tuto techniku ​​využil k dekódování zpráv během druhé světové války.
4. Související postupy a techniky učení pro strojové učení zahrnují supervidované a nedohledované učení, zatímco pro prediktivní analýzu je to popisná analýza, diagnostická analýza, prediktivní analýza, preskriptivní analýza atd.
5. Jakmile je náš model strojového učení vyškolen a testován na relativně menší datový soubor, lze stejnou metodu použít i na skrytá data. Data nemusí být efektivně ovlivněna, protože by to mělo za následek špatné rozhodování. V případě prediktivní analýzy jsou data užitečná, pokud jsou úplná, přesná a podstatná. Při prvotním požití dat je třeba dbát na kvalitu dat. Organizace to využívají k předpovídání předpovědí, chování spotřebitelů a na základě svých zjištění přijímají racionální rozhodnutí. Případ úspěchu jistě povede ke zvýšení výnosů z podnikání a firmy.

Tabulka strojového učení vs prediktivní modelovací srovnávací tabulka

Základ pro srovnání	Strojové učení	Prediktivní modelování
Definice	Metoda použitá k vymezení složitých algoritmů a modelů, které se hodí k predikci. Toto je hlavní princip prediktivního modelování	Pokročilá forma základní popisné analýzy, která využívá současný a historický soubor dat k zajištění výsledku. Toto lze považovat za podmnožinu a aplikaci strojového učení.
Modus operandi	Adaptivní technika, ve které jsou systémy dostatečně chytré, aby se dokázaly přizpůsobit a naučit se, jak a kdy je přidána nová sada dat, aniž by bylo nutné přímo programovat. Předchozí výpočty budou použity k zajištění efektivních výsledků	O modelech je známo, že využívají klasifikátory a detekční teorii k odhadu pravděpodobnosti výsledku při sadě vstupních dat
Přístupy a modely	Učební strom rozhodování Přidružené učení pravidel Umělé neuronové sítě Hluboké učení Induktivní logické programování Podpora vektorových strojů Shlukování Bayesovské sítě Posílení učení Reprezentace učení Podobnost a metrické učení Řídké slovníky Genetické algoritmy Strojové učení založené na pravidlech Učení klasifikátorů	Skupinová metoda zpracování dat Naivní Bayes Algoritmus K-nejbližší soused Majoritní klasifikátor Podpora vektorových strojů Zesílené stromy Náhodné lesy KOŠÍK (Klasifikační a regresní stromy) MARS Neuronové sítě ACE a AVAS Obyčejné nejmenší čtverce Generalizované lineární modely (GLM) Logistická regrese Generalizované aditivní modely Robustní regrese Semiparametrická regrese
Aplikace	Bioinformatika Rozhraní mozek-stroj Klasifikace sekvencí DNA Výpočetní anatomie Počítačové vidění Rozpoznávání objektů Zjišťování podvodů s kreditními kartami Detekce internetových podvodů Lingvistika Marketing Vnímání stroje Lékařská diagnóza Ekonomika Pojištění NLP Optimalizace a metaheuristika Internetová reklama Doporučení a vyhledávače Robotické lokomotivy Sekvenční těžba Analýza sentimentu Rozpoznávání řeči a rukopisu Analýza finančního trhu Prognózy časových řad	Uplift modelování Archeologie Management vztahu se zákazníky Auto pojištění Zdravotní péče Algoritmické obchodování Pozoruhodné rysy prediktivního modelování Omezení montáže dat Optimalizace marketingových kampaní Detekce podvodů Snížení rizika Vylepšené a efektivnější operace Udržení zákazníků Statistiky prodejní cesty Krizový štáb Snižování rizik a nápravná opatření Řízení katastrof Segmentace zákazníků Prevence churn Finanční modelování Trend a analýza trhu Bodové hodnocení
Aktualizace zpracování	Statistický model se aktualizuje automaticky	Vědci dat potřebují model spustit vícekrát ručně
Objasnění požadavků	Je třeba poskytnout řádný soubor požadavků a obchodních zdůvodnění	Je třeba objasnit řádný soubor obchodních odůvodnění a požadavků
Technologie řízení	Strojové učení je založeno na datech	Prediktivní modelování je řízeno případem
Nevýhody	Práce s diskontinuálními ztrátovými funkcemi, které je obtížné rozlišit, optimalizovat a začlenit do algoritmů strojového učení Problém musí být velmi popisný k nalezení správného algoritmu, aby bylo možné použít řešení ML Před tím, než je algoritmus skutečně použit, je třeba vytvořit velké požadavky na data a údaje o školení, jako jsou data o hlubokém učení	Výsledkem je potřeba velkého množství dat, protože čím více historických dat, tím přesnější je Potřebujete všechny minulé trendy a vzorce Selhání predikce dotazování bere v úvahu specifickou sadu parametrů, které nejsou v reálném čase, a proto aktuální scénáře mohou ovlivnit dotazování HR analytice brání nedostatek porozumění lidskému chování

Závěr - Strojové učení vs prediktivní modelování

Obě tyto technologie poskytují řešení organizacím po celém světě ve svých vlastních říších. Nejlepší organizace jako Google, Amazon, IBM atd. Investují velké prostředky do těchto algoritmů umělé inteligence a strojového učení, aby lépe a efektivněji řešily problémy reálného světa. Je na vás, abyste se rozhodli, jakou metodu vaše firma potřebuje. Pokračujte, napište nám v sekci komentářů, která technologie těžit jakým způsobem.
Sledujte náš blog a získejte více článků o velkých datech a současných technologiích.

Doporučený článek

Toto byl průvodce strojovým učením vs prediktivní modelování, jejich význam, srovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -

1. Rozhovory s otázkami strojového učení
2. tatistics vs Machine learning
3. 13 nejlepších nástrojů pro prediktivní analýzu
4. Prediktivní analýza nebo predikce
5. Co je to Výztužná výuka?