Különbségek a gépi tanulás és a statisztika között
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia ágazatának egy részhalmaza, ahol hagyja, hogy a gép önmagára vonatkozzon, és megkapja az előrejelzési eredményeket. A gépi tanulás egyszerűen az adatok képzése algoritmusok segítségével. Néha ez egy fekete doboz a legtöbb elemző számára. A gépet (számítógépet vagy modellt) képzi a meglévő szabálykészlettel (adatpontok). A statisztika a matematika egyik ága, ahol az adatok mintáit matematikai megoldásokkal derítheti le. A statisztika tiszta matematika. Az adatok közötti bármilyen betekintés vagy korreláció levezetéséhez van néhány geometriai mintázat, amelyet meg lehet határozni, és matematikai gyakorlatok (statisztikák) segítségével származtatható. A minta azonosításához a statisztikák kerülnek a képre.
Vizsgáljuk meg sokkal többet a gépi tanulásról és a statisztikáról:
Egyszerű szavakkal vagy jelölésekkel megad egy bizonyos feltételes alapú gépet, ha X1 = és X2 =, akkor Y = becslés. Hasonlóképpen, sok adatpontot egyesítünk annak érdekében, hogy megkapjuk a becslést vagy az előrejelzőt. Ez a gép önmagában. Az összes adagolt adatot kiképezi, és új értékek megadásakor automatikusan megadja a becslést.
Az adatok adagolása előtt a gépen nagyon fontos megérteni az adatokat, és azonosítani az esetleges összefüggéseket és mintákat. Ha két vagy több adatpont között van korreláció, akkor ez nagy relevanciája a helyes előrejelzés megadásának.
A mesterséges intelligencia világában a legtöbb vállalat az automatizálás, a robotika felé halad. Az ilyen domének alapja vagy alapelemei a statisztika, a lineáris algebra, a valószínűség és a geometria. Ennek oka az, hogy az adatok betekintése vagy az adatokkal kapcsolatos bármely probléma a matematika segítségével oldható meg.
A gépi tanulás és a statisztika készségeire, a leíró statisztikára vagy a statisztikai modellezésre a statisztikus épít. Míg a gépi tanulás a hipotézisről szól, egy besorolás, amely megköveteli az alapvető programozási, adatszerkezetek és algoritmusok ismereteit.
Összegzés a gépi tanulás és a statisztika között
Az alábbiakban a gépi tanulás és a statisztika top 10 összehasonlítása található 
Főbb különbségek a gépi tanulás és a statisztika között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a legfontosabb különbségeket a gépi tanulás és a statisztika között
1. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely a nem emberi erővel foglalkozik az eredmények elérésében. A statisztika a matematika almezője, ahol a származtatásokra és az adatokból következtetett valószínűségekre vonatkozik.
2. A gépi tanulás az adattudomány egyik területe, a statisztika pedig minden gépi tanulási modell alapja. A modell felépítéséhez meg kell tenni az EDA-t (feltáró adatanalízis), ahol a statisztikák nagy szerepet játszanak.
3. A modell felépítéséhez a kezdeti szakaszban olyan szolgáltatás-tervezést kell végezni, amely magában foglalja, hogy mely attribútumokat kell használni, és mely attribútumok eredményeket adnak a maximális valószínűség biztosítása érdekében. A megfelelő tulajdonságok meghatározása érdekében fontos a független változók vagy adatpontok közötti korreláció meghatározása.
4. A gépi tanulás vs. statisztika nem két különféle fogalom. Mind a gépi tanulás, mind a statisztika kapcsolatban állnak egymással. Statisztika nélkül nem lehet modellt felépíteni, és nincs ok csak az adatok statisztikai elemzésére. Ez a modell felépítéséhez vezet.
5. A statisztika a modell felépítése után is a teljesítmény mérésére és az eredmények értékelésére szolgál, és létfontosságú szerepet játszik. A teljesítmény mérésére számos értékelési mutatót építenek az adattudományban. Az egyik ilyen a zavart mátrix algebra építése, ahol valódi pozitív, hamis negatív, valódi negatív és hamis pozitív származik.
6. Az alkalmazás szempontjából a gépi tanulás és a statisztika oly módon kapcsolódik össze, hogy az egyik a másikhoz vezet.
7. A statisztikai elemzés és a gépi tanulás együttműködtek annak érdekében, hogy az adattudományt alkalmazzák az adatprobléma szempontjából, vagy hogy az adatokból betekintést nyerjenek, ami nagyobb hatást gyakorol az értékesítésre vagy az üzletre és a marketingre.
8. A gépi tanulás az adattudomány vagy az elemzés ága, amely automatizáláshoz és mesterséges intelligenciához vezet. A statisztika a matematika egyik ága, ahol ezeket a megoldásokat alkalmazza az adatokra, amelyek prediktív modellezéshez vezetnek stb.
Összehasonlító táblázat a gépi tanulás és a statisztika között
Az alábbiakban felsoroljuk azokat a pontokat, amelyek összehasonlítják a gépi tanulást és a statisztikát
| AZ ALAPJA
ÖSSZEHASONLÍTÁS | Gépi tanulás | Statisztika |
| Meghatározás | A gépi tanulás olyan lépések vagy szabályok halmaza, amelyet a felhasználó táplál, amikor a gép önmagát érti és edzi | A statisztika matematikai koncepció a mintáknak az adatokból való megtalálásához. |
| Használat | A jövőbeli események előrejelzése vagy egy meglévő anyag osztályozása | Az adatpontok közötti kapcsolat |
| típusai | Felügyelt tanulás és felügyelet nélküli tanulás | Folyamatos változók előrejelzése, regresszió, osztályozás |
| Bemenet kimenet | Jellemzők és címkék | Adat pontok |
| Használjon eseteket | A hipotézishez | Összefüggés az adatpontok között, egyváltozós, többváltozós |
| Egyszerű használat | Matematika és algoritmusok | Matematikai ismeretek |
| Alkalmazások | Időjárás-előrejelzés, téma modellezés,
Prediktív modellezés | Leíró statisztika, minták keresése, kiugró értékek az adatokban |
| Terület | Adatelemzés, mesterséges intelligencia | Mesterséges intelligencia, adattudományi kutatólaboratóriumok. |
| Kiemelkedik | Domináns algoritmusok és fogalmak, mint például a neurális hálózatok | Származékok, valószínűségek |
| Kulcsszavak | Lineáris regresszió, véletlenszerű erdő, támogató vektorgép, neurális hálózatok | Kovariancia, egyváltozós, többváltozós, becslések, p-értékek, rmse |
Következtetés - Gépi tanulás vs. statisztika
Ebben a modern technológiai világban a mesterséges intelligencia napjainkban a piacon szól. Ahogy a technológia bővül, az innovációk és az ötletek ömlöttek, óriási mennyiségű adat generálódik. Ha vannak adatok, akkor elemzésre is szükség van. Az Analytics elsősorban arra irányul, hogy mennyi betekintést nyerhessenek az adatokból. Mint a hagyományos RDBMS strukturált adatelemzésben és a leíró statisztikákban, sok betekintés és kiugró elem hiányzik vagy rejtve van, amelyek hasznosak lehetnek az üzlet fejlesztésében. Ezek a túlmutatók nagy jelentőséget tulajdonítanak a döntéshozatalban vagy a termékek eladásának javításában.
Az adattudományt alkalmazzák az ezekben az években vagy akár a történeti adatokban előállított adatok mennyiségére. A távolságokat jól használják, és azokat nem szabad figyelmen kívül hagyni, ahol több hasznos információ gyűjtésre kerül, hogy pozitív eredményeket hozhassanak ki, amelyek hatással vannak a marketingre vagy az üzleti fejlődésre. Bármely gépi tanulási modell vagy statisztikai elemzés elvégzéséhez feltétlenül ismernie kell a statisztikákat, algoritmusokat és a matematikai fogalmak alapjait. Ahogy a gyors ütemű technológiához vezetünk, a mesterséges intelligencia jelen és jövő.
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál a gépi tanulás és a statisztika közötti különbségekhez, azok jelentéséhez, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetéshez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Adatbányászat és gépi tanulás - 10 legjobb dolog, amit tudnod kell
- Üzleti intelligencia vs. gépi tanulás - melyik a jobb
- Prediktív elemzés vs statisztika
- Tanuljon meg 5 hasznos összehasonlítást az adattudomány és a statisztika között