Další informace o rozdílu mezi statistikou a strojovým učením
Strojové učení je účinně využíváno v různých oblastech, jako je odhalování podvodů, výsledky vyhledávání na webu, reklamy v reálném čase na webových stránkách a mobilních zařízeních, textová analýza sentimentu, hodnocení bonity a další nejlepší nabídky, predikce selhání zařízení, nové cenové modely, detekce narušení sítě, rozpoznávání vzorů a obrázků a filtrování spamu e-mailem mimo jiné pole. Statistika je definována jako studium sběru, analýzy, interpretace, prezentace a organizace dat. Když jsou statistiky aplikovány na vědecký, průmyslový nebo společenský problém, pak proces obvykle začíná rozhodováním o statistické populaci nebo procesu statistického modelu.
Statistiky vs Strojové učení -
Data se neustále mění a vyvíjí. Je však velmi důležité přizpůsobit se těmto změnám, protože data jsou kritickým aspektem růstu společností na celém světě.
Data jsou definována jako jasná fakta a statistiky, které se shromažďují během každodenního provozu značky / společnosti. Zatímco téměř všechny typy společností shromažďují data, je velmi důležité, aby značky tento smysl pochopily.
Aniž by bylo možné z těchto údajů odvodit jakékoli poznatky a znalosti, stává se to naprosto zbytečným. To je důvod, proč i když společnosti mají spoustu informací a dat, někdy ztratí, protože z toho nemohou vycítit.
Od svého založení společnosti shromažďují spoustu informací a údajů o různých věcech, jako jsou informace o zákaznících, produktové novinky, obavy partnerů a zpětná vazba zaměstnanců.
Tato data a informace lze efektivně využít k zaznamenávání a měření komplexní řady obchodních funkcí, ať už externích nebo interních. Podle vlastních údajů není příliš informativní, ale je to základ, na kterém mohou společnosti přijímat budoucí rozhodnutí a rozvíjet úspěšné strategie.
Zákazníci jsou základem, na kterém si značky na trhu vybudovaly své jméno a hodnotu. To je důvod, proč jsou zákaznická data nesmírně důležitá, protože umožňují značkám vylepšovat a porozumět svým zákazníkům mnoha různými způsoby.
Data jsou tedy jediným způsobem, jak společnosti chápou mnoho aspektů fungování společnosti, jako je mimo jiné řada dotazů, přijatých příjmů a výdajů.
Data jsou proto důležitá pro značky, aby pochopily zákaznické myšlení a očekávání. Celkově vzato jsou data důležitým prvkem pro zajištění trvalého úspěchu a růstu jakékoli společnosti, zejména v tomto konkurenčním věku a dobách.
Článek o statistice versus strojové učení má následující strukturu -
- Statistiky vs Infografika strojového učení
- Jaký je rozdíl mezi statistikou a strojovým učením?
- Podrobnější pohled na statistiku a její význam ve společnosti
- Podrobnější pohled na strojové učení a jeho význam ve společnosti
- Závěr - Statistika vs Strojové učení
Statistiky vs Infografika strojového učení
Jsou data a informace stejné? Jaký je rozdíl mezi statistikou a strojovým učením?
Data a informace jsou dvě odlišné věci. I když jsou data nezpracovaná fakta a statistiky, informace jsou stejná data, která jsou prezentována přesně a včas.
Kromě toho jsou informace specifické a organizované, obvykle prováděné za účelem poskytnutí kontextu a porozumění určitému aspektu fungování značky. Dalším způsobem, jakým se informace liší od údajů, je to, že prostřednictvím informací mohou značky přijímat správná rozhodnutí a vytvářet kampaně, které jsou kreativní, efektivní a poutavé.
To je důvod, proč jsou informace tak důležité, protože umožňují značkám přijímat rozhodnutí, která mohou management využít k tomu, aby se skutečně zmocnili.
Proto se značky snaží shromažďovat informace o zákaznících a klientech, aby se s nimi mohli efektivně zapojit. To vše, co bylo řečeno, je důležité si uvědomit, že skutečná hodnota informací spočívá v její schopnosti směřovat společnost.
Pokud například podle informací poskytnutých zákazníky existuje nedostatečná spokojenost zákazníků, je užitečné, pouze pokud značka změní toto vnímání tím, že svým produktům a službám nabídne lepší hodnotu.
Stručně řečeno, informační proces by měl být součástí širšího přezkumného procesu v rámci společností, aby jim mohl pomoci dosáhnout lepších a výnosnějších výsledků.
Informace lze proto shromažďovat a analyzovat různými prostředky, kterými jsou strojové učení a statistika.
Od osob žijících v zemi po atomy obsažené v krystalu může být populace různého typu. Statistiky, které se zabývají všemi aspekty dat, jako je plánování sběru dat pro experimenty, jsou rozmanitou a komplexní oblastí.
Strojové učení je na druhé straně podpolí počítačové vědy, které se vyvinulo ze studia teorie výpočetního učení v oblasti umělé inteligence a rozpoznávání vzorů.
Arthur Samuel v roce 1959 definoval strojové učení jako studijní obor, který dává počítačům možnost učit se s výslovným programováním.
Tento typ učení zkoumá studium a konstrukci algoritmů, které mohou uživatelům pomoci učit se a předpovídat data. Takové algoritmy fungují při tvorbě modelu a používají se spíše k vytváření datově řízené predikce než k dodržování statických programových pokynů.
Doporučené kurzy
- Kurz IP směrování
- Výcvikové kurzy hackingu
- Kurz na RMAN
- Online certifikační kurz v Pythonu
Podrobnější pohled na statistiku a strojové učení
Statistiky hrají velmi důležitou roli téměř ve všech oblastech lidské činnosti. Od pomoci při rozhodování o počtu obyvatel země na míru zaměstnanosti až po počet zdravotnických / školských zařízení potřebných v regionu hraje statistika a strojové učení velmi důležitou roli ve fungování lidské společnosti.
V současné době má statistika velmi důležité a kritické postavení v řadě oblastí včetně obchodu, obchodu, psychologie, chemie, botaniky, astronomie.
Důvodem je to, že statistika má široké uplatnění v téměř všech typech oblastí a nemocnosti. Zde je několik důležitých oblastí, ve kterých lze aplikovat statistiku a strojové učení pro shromažďování lepších informací a poznatků.
- Podnikání: Statistika má v oblasti podnikání velmi důležitou a kritickou roli. Je to proto, že značky a společnosti jsou extrémně konkurenceschopné, což značkám ztěžuje udržet si náskok před očekáváními a přáními zákazníků. Je proto důležité, aby značky přijímaly rychlá rozhodnutí, aby mohly přijímat lepší rozhodnutí. Statistiky mohou značkám pomoci pochopit očekávání zákazníka a efektivně tak vyvážit jejich poptávku a nabídku. To znamená, že řada rozhodnutí značky závisí na dobrých statistických rozhodnutích a statistikách.
- Ekonomika: Další důležitá oblast, kde statistika hraje důležitou roli v ekonomii. Je to proto, že statistika do značné míry závisí na statistice. Je tomu tak proto, že účty národních důchodů jsou důležitými ukazateli pro ekonomy a administrátory. Statistické metody se používají pro přípravu těchto účtů a dokonce i pro sběr a analýzu údajů. Vztah mezi nabídkou a požadavky je studován pomocí statistické analýzy a téměř každý aspekt ekonomiky vyžaduje velké a složité porozumění statistikám.
- Matematika: Statistika je nedílnou součástí přírodních a sociálních věd. Metody přírodních věd jsou spolehlivé, ale jejich závěry někdy nejsou tak pravděpodobné, protože jsou založeny na neúplných důkazech. Statistická pomoc při popisu těchto měření přesným způsobem. Mnoho statických metod, jako jsou průměry pravděpodobnosti, rozptyly, odhady, jsou nedílnou součástí matematiky a jsou v této oblasti často používány.
- Bankovnictví: Další oblast, kde statistika hraje v bankovnictví důležitou roli. Banky vyžadují statistiku z mnoha důvodů a účelů. Téměř všechny banky pracují na principu, že když jeden z jejich klientů investuje nějaké peníze do své banky, ponechá si je ve své bance po nějakou dobu a nebudou je vybírat. Zisky z těchto vkladů banka vydělává zisky, a to je hlavní zdroj jejich výnosů. Bankéři používají statistické přístupy založené na pravděpodobnosti k odhadu počtu vkladatelů a jejich pohledávek na určitý den, což jim umožňuje bezproblémové a efektivní fungování.
- Řízení státu: Statistika je další oblastí, která je nezbytná pro růst a rozvoj jakékoli země. Důvodem je to, že statistika je základem pro tvorbu politik v zemi. Proto se statistické údaje často používají pro přijímání správních rozhodnutí. Například pokud chce vláda zvýšit mzdové stupnice zaměstnanců, aby jim pomohla zvýšit jejich životní úroveň, může vláda prostřednictvím statistik najít zvýšení životních nákladů. Kromě toho je příprava statistik federální a provinční vlády také závislá na statistice, protože pomáhá úředníkům odhadnout očekávané výdaje a příjmy z různých zdrojů. Statistiky jsou proto velmi důležité, aby pomohly vládám plnit své povinnosti hladce.
Podrobnější pohled na strojové učení a jeho význam ve společnosti
Počítače a notebooky zabraly celý svět bouří a drasticky změnily životy mnoha lidí. Představme si situaci na minutu. Pokusme se vymyslet svět bez počítačů.
Pokud by se to stalo, lidé v oblasti medicíny by nenalezli mnoho léků na nemoci, protože počítače hrály zásadní roli v procesu pomáhání zdravotnickým profesionálům získat lepší přehled o světě nemocí a zdraví.
Filmy jako Toy Story a Jurassic Park by znovu nebyly možné bez počítačů, protože tyto filmy využívaly počítačové grafiky a animace.
Lékárny by měly obtížné sledovat, jaké léky dávají svým pacientům. Bez počítačů by počítání hlasů bylo téměř nemožné a ještě důležitější je, že průzkum vesmíru by zůstal vzdáleným snem všech vesmírných nadšenců.
Vzhledem k rostoucímu významu počítačů převzaly výpočetní technologie ještě větší roli, což vedlo ke schopnosti strojů automaticky aplikovat složité matematické výpočty na velká data rychleji a rychleji.
Mezi široce publikované příklady aplikací strojového učení, které jsou dnes na světě velmi populární, patří následující:
- Podstatou strojového učení je extrémně populární auto s vlastním pohonem Google
- Nabídky online doporučení, které jsou přizpůsobeny platformám jako Amazon a Netflix, jsou výsledkem aplikací strojového učení, které jsou nyní vhodné pro porozumění každodennímu lidskému chování
- Porozumění chování zákazníků na Twitteru pro značky a nyní strojové učení s vytvářením lingvistických pravidel pomáhá značkám porozumět a posílit jejich zákazníky ve veřejné doméně
- Detekce podvodů je důležitou oblastí, kde strojové učení pomáhá značkám, aby byly bezpečné a efektivní na všech platformách
V dnešní době roste zájem o strojové učení, protože dnes rostoucí objem a rozmanitost dostupných dat, výpočetní zpracování vedly k potřebě levnějších a výkonnějších metod analýzy dat.
To znamená, že strojové učení nám může pomoci rychle vyrábět modely, které mohou analyzovat větší data a poskytovat rychlejší řešení, která jsou přesná a efektivní, a to i ve velkém měřítku.
To vše znamená, že předpovědi s vysokou hodnotou mohou ekonomikám a značkám pomoci činit lepší a chytřejší rozhodnutí nejen bez zásahu člověka, ale také v reálném čase.
Značky potřebují rychle se pohybující modelovací proudy, aby držely krok s požadavky trhu, a mohou to udělat efektivním způsobem pomocí strojového učení.
Zatímco lidé mohou obecně vytvářet jeden nebo dva dobré modely týdně, strojové učení může vytvořit tisíce modelů týdně, což značkám z dlouhodobého hlediska zefektivní a zlepší také.
Strojové učení se proto velmi liší od statistik dat. Zjednodušeně řečeno, zatímco strojové učení používá stejné algoritmy a techniky, mezi těmito dvěma technikami Statistiky vs Strojové učení je hlavní rozdíl.
Zatímco dolování dat objevuje dříve neznámé vzorce a znalosti, strojové učení se používá k reprodukci známých vzorců a znalostí.
Tyto vzorce se pak automaticky aplikují na další data a poté se používají k tomu, aby dotčeným lidem pomohli lépe se rozhodovat a činit.
S rostoucím používáním počítačů se rychle vyvíjí také datové techniky a strojové učení, aby vyhovovaly potřebám značek a společností napříč odvětvími.
Neuronové sítě byly dlouho používány v aplikacích dolování dat a nyní, s výkonem počítačů, je možné vytvořit více neuronových sítí, které mají mnoho vrstev. V žargonu strojového učení se tomu říká hluboké neuronové sítě.
Závěr - Statistika vs Strojové učení
To vše znamená, že data bez ohledu na statistiku vs. strojové učení musí lépe porozumět a analyzovat. Důvodem je to, že informace o datech jsou rozhodující pro úspěch a neúspěch značek napříč kategoriemi a jejich investování je jedním z hlavních požadavků všech typů společností.
Doporučené články
Zde je několik článků, které vám pomohou získat více podrobností o statistice versus strojové učení a také o statistice a strojovém učení, takže stačí projít odkaz uvedený níže.
- Strojové učení vs statistika
- Kariéra ve statistice
- Důležitý krok k životnímu stylu investičních bankéřů
- Statistiky Interview Otázky | Užitečné a nejžádanější