Gépi tanulás vs prediktív modellezés - 8 félelmetes különbség

• Különbségek a gépi tanulás és a prediktív modellezés között

Különbségek a gépi tanulás és a prediktív modellezés között

A gépi tanulás egy olyan informatikai terület, amely kognitív tanulási módszereket használ a rendszerek programozására anélkül, hogy kifejezetten programozni kellene őket. Más szavakkal: ezekről a gépekről ismert, hogy a tapasztalatok szerint jobban növekednek.
A gépi tanulás más matematikai technikákkal és az adatbányászattal is összekapcsolódik, amely magában foglalja például a felügyelt és nem felügyelt tanulást.
A prediktív modellezés viszont matematikai módszer, amely statisztikákat használ a predikcióhoz. Célja, hogy a rendelkezésre bocsátott információk alapján dolgozzon ki egy esemény bekövetkezése után a végkövetkeztetést.

Dióhéjban, amikor az adatelemzésről van szó, a gépi tanulás olyan módszertan, amelyet komplex algoritmusok és modellek kidolgozására és előállítására használnak, amelyek képesek előrejelzésre. Ezt közismert prediktív elemzésként használják a kereskedelemben, amelyet a kutatók, mérnökök, adattudósok és más elemzők használnak döntések meghozatalára, eredmények biztosítására és a rejtett betekintések feltárására a történeti tanulás felhasználásával.
Ebben a bejegyzésben részletesen tanulmányozzuk a különbségeket.

A fej-fej összehasonlítása a gépi tanulás és a prediktív modellezés között (infographics)

Az alábbiakban a gépi tanulás és a prediktív modellezés 8 legjobb összehasonlítása található

Főbb különbségek a gépi tanulás és a prediktív modellezés között

1. A gépi tanulás olyan AI technika, ahol az algoritmusok adatokat kapnak, és azokat előre meghatározott szabályok és rendeletek nélkül kell feldolgozni, míg a prediktív elemzés a történeti adatok, valamint a meglévő külső adatok elemzését jelenti a minták és viselkedés megtalálására.
2. A gépi tanulási algoritmusokat a múltbeli hibáktól tanulják meg a jövőbeli teljesítmény javítása érdekében, míg a prediktív megalapozott előrejelzéseket csak a jövőbeli események történelmi adatai alapján készít.
3. A gépi tanulás egy új generációs technológia, amely jobb algoritmusokon és nagy mennyiségű adaton működik, míg a prediktív elemzés a tanulmány, és nem egy olyan speciális technológia, amely jóval azelőtt létezett, hogy a gépi tanulás megjelent. Alan Turing ezt a technikát már felhasználta a II. Világháború idején az üzenetek dekódolására.
4. A gépi tanuláshoz kapcsolódó gyakorlatok és tanulási technikák magukban foglalják a felügyelt és felügyelet nélküli tanulást, míg a prediktív elemzéshez leíró elemzés, diagnosztikai elemzés, prediktív elemzés, preskriptív elemzés stb.
5. Ha a gépi tanulási modellünket egy viszonylag kisebb adatkészletre képzik és tesztelik, akkor ugyanaz a módszer alkalmazható a rejtett adatokra is. Az adatokat ténylegesen nem kell torzítani, mivel rossz döntéshozatalt eredményezne. Prediktív elemzés esetén az adatok akkor hasznosak, ha teljesek, pontosak és lényegesek. Az adatminőséget ügyelni kell arra, ha az adatokat eredetileg beveszik. A szervezetek ezt előrejelzések, fogyasztói magatartás előrejelzésére használják, és megállapításaik alapján racionális döntéseket hoznak. A sikeres eset biztosan növeli az üzleti és a cég bevételeit.

Gépi tanulás vs. prediktív modellezési összehasonlító táblázat

Az összehasonlítás alapja	Gépi tanulás	Prediktív modellezés
Meghatározás	Olyan módszer, amelyet olyan komplex algoritmusok és modellek kidolgozására használnak, amelyek alkalmasak a predikcióra. Ez a prediktív modellezés alapelve	Az alapvető leíró elemzés továbbfejlesztett formája, amely a jelenlegi és a történeti adatkészletet használja az eredmény biztosításához. Azt mondhatjuk, hogy ez a gépi tanulás részhalmaza és alkalmazása.
Működési módja	Adaptív technika, ahol a rendszerek elég okosak ahhoz, hogy új adatsor hozzáadásakor alkalmazkodjanak és megtanuljanak, anélkül, hogy közvetlenül kellene programozniuk. A hatékony eredmények biztosítása érdekében a korábbi számításokat kell felhasználni	Ismert, hogy a modellek osztályozókat és detektálási elméleteket használnak arra, hogy kitalálják a kimenetele valószínűségét egy adott bemeneti adat halmazánál
Megközelítések és modellek	Döntési fa tanulás Kapcsolódó szabálytanulás Mesterséges idegi hálózat Mély tanulás Induktív logikai programozás Támogatja a vektorgépeket Klaszterek Bayes-hálózatok Erősítő tanulás Képviseleti képzés Hasonlóság és metrikus tanulás Ritka szótár-tanulás Genetikai algoritmusok Szabályalapú gépi tanulás Tanulási osztályozó rendszerek	Az adatkezelés csoportos módszere Naiv Bayes K-legközelebbi szomszéd algoritmus Többségi osztályozó Támogatja a vektorgépeket Fokozott fák Véletlenszerű erdők CART (osztályozási és regressziós fák) MARS Neurális hálózatok ACE és AVAS Rendes legkevesebb négyzet Általános lineáris modellek (GLM) Logisztikus regresszió Általános adalékanyag-modellek Robusztus regresszió Semiparametrikus regresszió
Alkalmazások	bioinformatikai Agy-gép interfészek A DNS-szekvenciák osztályozása Számítógépes anatómia Számítógépes látás Objektum felismerés Hitelkártya-csalások észlelése Internetes csalások felderítése Nyelvészet értékesítés A gép észlelése Orvosi diagnózis Közgazdaságtan Biztosítás NLP Optimalizálás és metaheurisztika Online hirdetés Ajánlás és keresőmotorok Robot mozdonyok Szekvenciabányászat Érzelemzés Beszéd és kézírás felismerés Pénzügyi piaci elemzés Idősor előrejelzés	Felfelé irányuló modellezés Régészet Ügyfélkapcsolat-menedzsment Autós biztosítás Egészségügy Algoritmikus kereskedelem A prediktív modellezés figyelemre méltó jellemzői Az adatok illesztésének korlátozásai Marketing kampányok optimalizálása Csalások felderítése Kockázatcsökkentési Javított és korszerűsített műveletek Ügyfélmegtartás Értékesítési csatorna betekintés Kríziskezelés Kockázatcsökkentési és korrekciós intézkedések Katasztrófavédelem Ügyfélszegmentáció Forgács megelőzése Pénzügyi modellezés Piaci trend és elemzés Hitel pontozás
Frissítse a kezelést	A statisztikai modell automatikusan frissül	Az adattudósoknak a modell kézi futtatását többször kell végrehajtaniuk
A követelmény tisztázása	Megfelelő követelményeket és üzleti indokolást kell biztosítani	Tisztázni kell az üzleti indokok és követelmények megfelelő sorozatát
Vezetési technológia	A gépi tanulás adatvezérelt	A prediktív modellezés eseti alapú
hátrányai	Folyamatos veszteségfunkciókkal dolgozzon, amelyeket nehéz megkülönböztetni, optimalizálni és beépíteni a gépi tanulási algoritmusokba A problémának nagyon leírónak kell lennie ahhoz, hogy megtalálják a megfelelő algoritmust egy ML megoldás alkalmazásához Nagy adatigényeket és képzési adatokat, például mélyreható tanulási adatokat kell létrehozni, mielőtt ezt az algoritmust ténylegesen felhasználnák	Nagyon sok adat szükséges, mivel a történeti adatok pontosabbak az eredmény Szüksége van az összes múltbeli trendre és mintára A lekérdezés előrejelzési kudarca figyelembe veszi a nem valósidejű paraméterek meghatározott sorozatát, így a jelenlegi forgatókönyvek befolyásolhatják a lekérdezést A HR elemzést akadályozza az emberi viselkedés megértésének hiánya

Következtetés - Gépi tanulás és prediktív modellezés

Mindkét technológia megoldásokat kínál a szervezetek számára világszerte a saját birodalmukban. A legnépszerűbb szervezetek, mint például a Google, az Amazon, az IBM stb. Komoly beruházásokat végeznek ezekbe a mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusokba a valós problémák jobb és hatékonyabb kezelése érdekében. Ön dönti el, hogy milyen módszerre van szüksége az üzleti vállalkozásának. Írjon nekünk az alábbi megjegyzés szakaszban, melyik technológia milyen előnye volt Önnek.
Kövesse blogunkat további nagy adat- és technológiai alapú cikkekkel kapcsolatban.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató a gépi tanulás és a prediktív modellezés, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés összefoglalójához. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -

1. Gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések
2. tatisztika vs gépi tanulás
3. 13 A prediktív elemzés legjobb eszközei
4. Prediktív elemzés vagy előrejelzés
5. Mi az a megerősítéses tanulás?