Rozdíly mezi strojovým učením a statistikami
Strojové učení je podmnožinou sektorů umělé inteligence, kde necháte stroj trénovat na sebe a získat výsledky predikce. Strojové učení je jednoduše trénovat data pomocí algoritmů. Někdy je to také černá skříňka pro většinu datových analytiků. Trénujete stroj (Počítač nebo model) se sadou pravidel, která máte (datové body). Statistika je odvětví matematiky, kde odvozujete vzorce v datech pomocí matematických řešení. Statistika je čistá matematika. Chcete-li odvodit jakékoli poznatky nebo korelace mezi údaji, existují některé geometrické vzory, které by bylo možné identifikovat, a je odvozeno pomocí matematických postupů (statistik). Pro identifikaci vzoru se statistiky dostanou do obrázku.
Podívejme se podrobněji na strojové učení a statistiku:
Jednoduše slovy nebo zápisy, dáte stroji podmíněně založené If X1 = a X2 = pak Y = odhadce. Podobně je spojeno mnoho datových bodů za účelem získání odhadu nebo prediktoru. To je to, co stroj dělá sám. Trénuje se všemi dodanými daty a když jsou dány nové hodnoty, automaticky dává odhadci.
Před vložením dat do stroje je velmi důležité porozumět těmto datům a identifikovat případné korelace a vzorce. Pokud existuje korelace mezi dvěma datovými body nebo více, pak je to jako vysoká relevance při poskytování správné predikce.
Ve světě umělé inteligence nyní většina společností směřuje k automatizaci, robotice. Základem nebo základem vedení takových domén jsou statistika, lineární algebra, pravděpodobnost a geometrie. Důvodem je to, že informace o datech nebo jakýkoli problém týkající se dat lze vyřešit pomocí matematiky.
S ohledem na soubor dovedností strojového učení a statistiky a statistika popisné statistiky nebo statistické modelování staví statistik. Zatímco strojové učení se týká hypotézy, klasifikace, která vyžaduje znalost základních programovacích a datových struktur a algoritmů.
Porovnání hlava-hlava mezi strojovým učením a statistikami
Níže je 10 nejlepších srovnání mezi Machine Learning vs Statistics 
Klíčové rozdíly mezi strojovým učením a statistikami
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi strojovým učením a statistikou
1. Strojové učení je odvětví umělé inteligence, které se zabývá dosahováním nehumánní síly. Statistika je podpole matematiky, kde se týká derivátů a pravděpodobností odvozených z dat.
2. Strojové učení je jednou z oblastí ve vědě o datech a statistika je základem všech modelů strojového učení. K vytvoření modelu je třeba provést EDA (průzkumná analýza dat), kde statistiky hrají hlavní roli.
3. Chcete-li vytvořit model, počáteční fází je provedení funkčního inženýrství, které zahrnuje, které atributy mají být použity a které atributy poskytují výsledky při poskytování maximální pravděpodobnosti. Aby bylo možné odvodit správné vlastnosti, je důležité identifikovat korelaci mezi nezávislými proměnnými nebo datovými body.
4. Strojové učení vs. statistika nejsou dva různé široké pojmy. Strojové učení i statistika jsou spolu spojeny. Bez statistik není možné sestavit model a není důvod pouze provádět statistickou analýzu dat. To vede k vytvoření modelu.
5. I po vytvoření modelu, pro měření výkonnosti a vyhodnocení výsledků, přicházejí statistiky a hrají zásadní roli. Pro měření výkonu je ve vědě o údajích zabudováno mnoho hodnotících metrik. Jedním z takových je budování matice matice zmatenosti, kde jsou odvozeny skutečné pozitivy, falešné negativy, skutečné negativy a falešné pozitivy.
6. Pokud jde o aplikace, strojové učení a statistika jsou spojeny tak, že jeden vede k druhému.
7. Statistická analýza a strojové učení spolupracovaly s cílem aplikovat vědu o údajích na problém s údaji nebo získat informace z údajů, což vede k většímu dopadu na prodej nebo obchod a marketing.
8. Strojové učení je odvětví datové vědy nebo analytiky, které vede k automatizaci a umělé inteligenci. Statistika je odvětví matematiky, kde tato řešení aplikujete na data, která vedou k prediktivnímu modelování atd.
Srovnávací tabulka mezi Machine Learning vs Statistics
Následuje seznam bodů, které ukazují srovnání mezi strojovým učením a statistikou
| ZÁKLAD PRO
SROVNÁNÍ | Strojové učení | Statistika |
| Definice | Strojové učení je sada kroků nebo pravidel zadaných uživatelem, pokud stroj chápe a trénuje sám | Statistika je matematický koncept při hledání vzorců z dat. |
| Používání | Předpovídat budoucí události nebo klasifikovat existující materiál | Vztah mezi datovými body |
| Typy | Dozorované učení a učení bez dozoru | Predikce spojitých proměnných, regrese, klasifikace |
| Vstup výstup | Funkce a štítky | Datové body |
| Případy užití | Pro hypotézu | Korelace mezi datovými body, univariate, multivariable |
| Snadnost použití | Matematika a algoritmy | Matematické znalosti |
| Aplikace | Předpověď počasí, modelování témat,
Prediktivní modelování | Popisné statistiky, vyhledávací vzorce, odlehlé hodnoty v datech |
| Pole | Analytika dat, umělá inteligence | Umělá inteligence, vědecké laboratoře pro výzkum dat. |
| Vyčnívá | Převládající algoritmy a koncepty, jako jsou neuronové sítě | Deriváty, pravděpodobnosti |
| Klíčová slova | Lineární regrese, náhodný les, podpora vektorového stroje, neuronové sítě | Covariance, univariate, multivariate, odhady, p-hodnoty, rmse |
Závěr - Machine Learning vs Statistics
V dnešním světě moderních technologií je v dnešní době na trhu umělá inteligence. Vzhledem k tomu, že se technologie rozšiřuje a vycházejí inovace a nápady, vzniká obrovský objem dat, která se generují. Když existují data, potřebuje analytiku. Analytics je hlavně o tom, kolik statistik lze odvodit. Stejně jako v tradiční analytické analýze strukturovaných dat RDBMS a popisné statistice existuje mnoho ztracených nebo skrytých vhledů a odlehlých údajů, což může být užitečné při zlepšování podnikání. Tito odlehlé subjekty mají velký význam při rozhodování nebo zlepšování prodeje produktů.
Věda o datech je aplikována na objem dat, která jsou generována v těchto letech nebo dokonce na historických datech. Odlehlé hodnoty jsou dobře využívány a nejsou ignorovány, pokud se shromažďují užitečnější informace, které přinášejí pozitivní výsledky, které mají dopad na marketing nebo zlepšení v podnikání. Abychom dosáhli jakýchkoli modelů strojového učení nebo statistické analýzy, musíme určitě znát statistiky, algoritmy a základy matematických konceptů. Když jedeme k rychle se rozvíjející technologii, umělá inteligence je současnost a budoucnost.
Doporučený článek
Toto byl průvodce rozdíly mezi strojovým učením vs statistikou, jejich významem, porovnáním hlava-hlava, klíčovými rozdíly, srovnávací tabulkou a závěrem. Další informace naleznete také v následujících článcích -
- Dolování dat vs Strojové učení - 10 nejlepších věcí, které potřebujete vědět
- Business Intelligence vs Machine Learning - který z nich je lepší
- Prediktivní analytika vs. statistika
- Naučte se 5 užitečných srovnání mezi datovou vědou a statistikami