Tudjon meg többet a statisztikák és a gépi tanulás közötti különbségről
A gépi tanulást különféle területeken hatékonyan alkalmazzák, mint például a csalások észlelése, az internetes keresési eredmények, a weboldalak és mobil eszközök valós idejű hirdetései, a szöveg alapú érzelmek elemzése, a hitel pontozása és a következő legjobb ajánlatok, a berendezés meghibásodásának előrejelzése, új árazási modellek, hálózati behatolás-észlelés, minta- és képfelismerés, valamint az e-mail spamszűrése egyéb mezők között. A statisztikát úgy definiáljuk, mint az adatok gyűjtésének, elemzésének, értelmezésének, bemutatásának és szervezésének tanulmányozását. Ha a statisztikákat tudományos, ipari vagy társadalmi problémákra alkalmazzák, akkor a folyamat általában egy statisztikai populáció vagy statisztikai modellfolyamat eldöntésével kezdődik.
Statisztika vs. gépi tanulás -
Az adatok folyamatosan változnak és fejlődnek. De nagyon fontos alkalmazkodni ezekhez a változásokhoz, mivel az adatok kritikus szempontból növekednek a vállalatok világszerte.
Az adatokat egyszerű tényeknek és statisztikáknak tekintik, amelyeket egy márka / vállalat mindennapi tevékenysége során gyűjtnek. Bár szinte minden típusú társaság gyűjt adatot, nagyon fontos, hogy a márkák megértsék ezt az értelmet.
Anélkül, hogy az adatokból bármilyen betekintést vagy tudást lehetne levonni, teljesen haszontalanná válik. Ez az oka annak, hogy ha a vállalatok sok információval és adatokkal rendelkeznek, akkor veszítenek, mert nem képesek megérteni belőle.
Létrehozása óta a vállalatok rengeteg információt és adatot gyűjtnek különféle dolgokról, például az ügyfelekkel kapcsolatos információkról, a termékek kiemeléséről, a partner aggályairól és az alkalmazottak visszajelzéseiről.
Ezek az adatok és információk hatékonyan felhasználhatók az üzleti funkciók széles skálájának rögzítésére és mérésére, legyen az külső vagy belső. Saját adatai szerint nem nagyon informatív, de alapot nyújt a vállalatok számára a jövőbeni döntések meghozatalához és a sikeres stratégiák kidolgozásához.
Az ügyfelek alapozzák meg a márkákat a nevüket és értéküket a piacon. Ez az oka annak, hogy az ügyfelek adatai rendkívül fontosak, mivel lehetővé teszik a márkák számára, hogy számos változatos módon javítsák és megértsék ügyfeleiket.
Az adatok tehát az egyetlen módja annak, hogy a vállalatok megértsék a társaság funkcióinak sok szempontját, például több kérdést, többek között a kapott jövedelmet, a kapott költségeket.
Ezért az adatok fontosak a márkák számára az ügyfelek gondolkodásának és elvárásainak megértéséhez. Összességében az adatok fontos elemei bármely vállalat folyamatos sikerének és növekedésének biztosításához, különösen ebben a versenyképes korban és időben.
A Statisztika vs. gépi tanulás cikk az alábbiak szerint épül fel -
- Statisztika vs. gépi tanulás infographics
- Mi a különbség a statisztika és a gépi tanulás között?
- A statisztikák és azok társadalmi jelentőségének alaposabb áttekintése
- Mélyebb áttekintés a gépi tanulásról és annak fontosságáról a társadalomban
- Következtetés - Statisztika vs Géptanulás
Statisztika vs. gépi tanulás infographics
Az adatok és az információk azonosak? Mi a különbség a statisztika és a gépi tanulás között?
Az adatok és az információk két különálló dolog. Míg az adatok nyers tények és statisztikák, az információk ugyanazok az adatok, amelyeket pontos és időszerűen mutatnak be.
Ezenkívül az információ konkrét és szervezett, általában azzal a céllal történik, hogy kontextust és megértést biztosítson a márka működésének egy bizonyos szempontjára. Egy másik módszer, amelyben az információ különbözik az adatoktól, az, hogy az információn keresztül a márkák megfelelő döntéseket hozhatnak és kreatív, hatékony és vonzó kampányokat hozhatnak létre.
Ezért olyan fontos az információ, mert lehetővé teszi a márkák számára, hogy olyan döntéseket hozzanak, amelyeket a vezetés felhasználhat arra, hogy valóban felhatalmazza magát.
Ez az oka annak, hogy a márkák arra törekszenek, hogy információkat gyűjtsenek az ügyfelekről és ügyfelekről, hogy hatékonyan vegyenek részt velük. Mindezen körülmények között fontos emlékezni, hogy az információk valódi értéke abban rejlik, hogy képesek-e iránymutatást adni a vállalatnak.
Például, ha az ügyfelek által szolgáltatott információk szerint hiányzik az ügyfelek elégedettsége, akkor csak akkor hasznos, ha a márka megváltoztatja ezt az észlelést azáltal, hogy termékeinek és szolgáltatásainak jobb értéket kínál.
Röviden: az információs folyamatnak a vállalatokon belüli szélesebb körű felülvizsgálati folyamat részét kell képeznie, hogy ez segítse őket jobb és jövedelmezőbb eredmények elérésében.
Az információkat ezért különféle eszközökkel lehet gyűjteni és elemezni, például gépi tanulás és statisztika.
Az országban élő személyektől a kristályokban lévő atomokig a lakosság különféle lehet. Az adatok minden aspektusával, mint például az adatgyűjtés tervezéséig a kísérletekig, a statisztika változatos és átfogó terület.
A gépi tanulás viszont a számítástechnika alterülete, amely a mesterséges intelligencia és a mintafelismerés számítástechnikai tanulási elméletének tanulmánya alapján alakult ki.
Arthur Samuel 1959-ben a gépi tanulást olyan tanulmányi területként határozta meg, amely a számítógépek számára lehetővé teszi a tanulást, ha kifejezetten programozzák őket.
Az ilyen típusú tanulás olyan algoritmusok tanulmányozását és felépítését fedezi fel, amelyek segítenek a felhasználóknak az adatok megtanulásában és előrejelzéseiben. Az ilyen algoritmusok modell létrehozásával működnek, és statikus program utasítások követése helyett adatvezérelt előrejelzések készítésére szolgálnak.
Ajánlott tanfolyamok
- Tanfolyam az IP útválasztásról
- Hackelés tanfolyamok
- Tanfolyam az RMAN-ről
- Online tanúsító tanfolyam Pythonban
A statisztikák és a gépi tanulás alaposabb áttekintése
A statisztika az emberi tevékenység szinte minden területén nagyon fontos szerepet játszik. A statisztikák és a gépi tanulás rendkívül fontos szerepet játszanak az emberi társadalom működésében az ország egy főre eső döntésének elősegítésétől a foglalkoztatási rátaig, a régióban szükséges orvosi / iskolai létesítmények számáig.
A jelenlegi statisztikák számos területen nagyon fontos és kritikus helyet foglalnak el, beleértve a kereskedelmet, a kereskedelmet, a pszichológiát, a kémiát, a botanikát és a csillagászatot is.
Ennek oka az, hogy a statisztikák mezőként széles körben alkalmazhatók szinte minden területen és az ingatagban. Íme néhány fontos terület, ahol a statisztikák és a gépi tanulás alkalmazható a jobb információk és betekintés összegyűjtésére.
- Üzlet: A statisztikáknak nagyon fontos és kritikus szerepe van az üzleti területen. Ennek oka az, hogy a márkák és a vállalatok rendkívül versenyképesek, így megnehezítik a márkák számára, hogy ügyfeleik elvárásainak és vágyainak előtt maradjanak. Ezért fontos, hogy a márkák gyors döntéseket hozzanak, hogy jobb döntéseket hozzanak. A statisztika segíthet a márkáknak megérteni a vevő elvárásait, és ezáltal hatékonyan kiegyensúlyozni a keresletet és a kínálatot. Ez azt jelenti, hogy a márka sok döntése jó statisztikai döntésektől és betekintéstől függ.
- Közgazdaságtan: Egy másik fontos terület, ahol a statisztikák fontos szerepet játszanak a közgazdaságban. Ennek oka az, hogy a statisztika nagyban függ a statisztikától. Ennek oka az, hogy a nemzeti jövedelemszámlák fontos mutatók a közgazdászok és az adminisztrátorok számára. Statisztikai módszereket alkalmaznak ezeknek a beszámolóknak az elkészítésére, sőt az adatok gyűjtésére és elemzésére. A kínálat és a igények kapcsolatát statisztikai elemzéssel vizsgálják, és a közgazdaságtan szinte minden szempontja megköveteli a statisztikák nagy és bonyolult megértését.
- Matematika: A statisztika a természet- és társadalomtudományok szerves része. A természettudományok módszerei megbízhatóak, de következtetéseik néha nem olyan valószínűek, mert hiányos bizonyítékokon alapulnak. Statisztikai segítség ezeknek a méréseknek a pontos leírása során. Sok statikus módszer, például valószínűségi átlagok, diszperziók, becslések a matematika szerves részét képezik, és gyakran használják ezen a területen.
- Banki szolgáltatások: Egy másik terület, ahol a statisztikák fontos szerepet játszanak a banki tevékenységben. A bankok statisztikákhoz számos okból és okból szükségesek. Szinte minden bank azon az elven működik, hogy amikor egyik ügyfelük pénzt fektet be bankjába, egy ideig a bankjukban tartják, és nem vonják ki. Azáltal, hogy e betétekből profitot keres, a bank nyereséget keres, és ez a bevételük fő forrása. A bankárok statisztikai megközelítéseket alkalmaznak a valószínűség alapján, hogy becsüljék meg a betétesek számát és egy adott napig fennálló követeléseiket, ezáltal lehetővé téve a zökkenőmentes és hatékony működést.
- Állami menedzsment: A statisztika egy másik terület, amely nélkülözhetetlen bármely ország növekedéséhez és fejlődéséhez. Ennek oka az, hogy a statisztikák képezik az alapot az ország politikájának kidolgozására. Ezért a statisztikai adatokat széles körben használják közigazgatási döntések meghozatalához. Például, ha a kormány meg akarja emelni a munkavállalók fizetési skáláját azért, hogy megkönnyítse számukra életszínvonaluk javulását, a kormány statisztikákkal fedezi fel a megélhetési költségek emelkedését. Ezenkívül a szövetségi és a tartományi kormányzat költségvetésének elkészítése szintén a statisztikáktól függ, mivel ez segít a tisztviselőknek a különböző forrásokból származó várható kiadások és bevételek becslésében. A statisztikák tehát nagyon fontosak ahhoz, hogy segítsék a kormányokat feladataik zökkenőmentes elvégzésében.
Mélyebb áttekintés a gépi tanulásról és annak fontosságáról a társadalomban
A számítógépek és a laptopok viharral vitték az egész világot, és drasztikusan megváltoztattak sok ember életét. Képzeljük el egy helyzetet egy percig. Próbáljuk meg gondolni egy számítógép nélküli számítógépre.
Ha ez történt, az orvosi emberek nem találtak volna sok gyógymódot a betegségekre, mivel a számítógépek létfontosságú szerepet játszottak abban, hogy az egészségügyi szakemberek jobb betekintést nyerjenek a betegségek és az egészség világába.
Ismét olyan filmek, mint a Toy Story és a Jurassic Park, számítógépek nélkül nem lennének lehetségesek, mivel ezek a filmek számítógépes grafikákat és animációkat használtak.
A gyógyszertárak számára nehéz lenne nyomon követni, hogy milyen gyógyszereket kell betegeiknek adni. Számítógépek nélkül számolni lehetetlen lenne a szavazatok számlálása, és még ennél is fontosabb, hogy az űrkutatás továbbra is távoli álom maradt minden űr rajongó számára.
A számítógépek egyre növekvő fontossága miatt a számítástechnikák még nagyobb szerepet játszottak, és ennek eredményeként a gépek képesek voltak a komplex matematikai számítások automatikus és gyorsabb alkalmazására a nagy adatokhoz.
A gépi tanulási alkalmazások széles körben nyilvánosságra hozott példái, amelyek manapság rendkívül népszerűek a világon, a következők:
- A gépi tanulás lényege a rendkívül népszerű Google önjáró autó
- Az Amazon és a Netflix platformokhoz testreszabott online ajánlási ajánlatok olyan gépi tanulási alkalmazások eredményei, amelyek most már alkalmasak a mindennapi emberi viselkedés megértésére.
- Az ügyfelek viselkedésének megértése a márkák Twitter-jén és a gépi tanulás nyelvi szabályok készítésével segít a márkáknak megérteni és felhatalmazni ügyfeleiket a köztulajdonban
- A csalások észlelése fontos terület, ahol a gépi tanulás elősegíti a márkák biztonságát és hatékonyságát az összes platformon
Manapság egyre növekszik az érdeklődés a gépi tanulás iránt, mert ma a rendelkezésre álló adatok növekvő mennyisége és fajtája, valamint a számításos feldolgozás szükségessé tette az olcsóbb és hatékonyabb adatelemzési módszereket.
Ez azt jelenti, hogy a gépi tanulás segíthet abban, hogy gyorsan elkészítsünk olyan modelleket, amelyek nagyobb adatok elemzésére képesek, és gyorsabb, pontos és hatékony megoldásokat kínálnak, még nagy léptékben is.
Mindez azt jelenti, hogy a nagy értékű előrejelzések segíthetnek a gazdaságoknak és a márkáknak jobb és okosabb döntések meghozatalában, nemcsak emberi beavatkozás nélkül, hanem valós időben is.
A márkáknak gyorsan változó modellezési folyamatokra van szükségük, hogy lépést tartsanak a piaci igényekkel, és gépi tanulás révén hatékonyan tudják megtenni.
Míg az emberek általában hetente egy vagy két jó modellt hozhatnak létre, a gépi tanulás hetente több ezer modellt hozhat létre, ezáltal a márkák hosszú távon is hatékonyabbak és jobbak.
A gépi tanulás tehát nagyon különbözik az adatstatisztikától. Egyszerűen fogalmazva: míg a gépi tanulás ugyanazokat az algoritmusokat és technikákat használja, nagy különbség van e két statisztika és gépi tanulás technikája között.
Míg az adatbányászat korábban ismeretlen mintákat és ismereteket fedez fel, addig a gépi tanulással ismert mintákat és ismereteket lehet reprodukálni.
Ezeket a mintákat ezután automatikusan alkalmazzák más adatokra, majd felhasználják az érintett emberek jobb döntéseinek és cselekedeteinek elősegítésére.
A számítógépek fokozott használatával az adattechnikák és a gépi tanulás is gyorsan fejlődik, hogy megfeleljenek a márkák és a vállalatok igényeinek szektoronként.
A neurális hálózatokat már régóta használják az adatbányászatban, és a számítógépek hatalmával több neurális hálózat is létrehozható, amelyeknek sok rétege van. A gépi tanulásban használt lingóban ezeket mély neurális hálózatoknak nevezik.
Következtetés - Statisztika vs Géptanulás
Mindez azt jelenti, hogy az statisztikai és gépi tanulástól függetlenül az adatokat jobban meg kell érteni és elemezni kell. Ennek oka az, hogy az adatmegállapítás kritikus jelentőségű a márkák sikere és kudarca kategóriákban, és a befektetésük az összes típusú társaság egyik fő követelménye.
Ajánlott cikkek
Tehát itt van néhány cikk, amely segít részletesebben megismerni a Statisztika vs Gépi tanulást, valamint a Statisztikát és a Géptanulást, tehát csak keresse meg az alábbi linket.
- Gépi tanulás vs statisztika
- Karrier a statisztikában
- Fontos lépés a befektetési bankárok életmódja felé
- Statisztikai interjú kérdései Hasznos és a legtöbb kérdés