Koneoppiminen vs ennakoiva mallintaminen - 8 mahtavaa eroa

• Erot koneoppimisen ja ennakoivan mallinnuksen välillä

Erot koneoppimisen ja ennakoivan mallinnuksen välillä

Koneoppiminen on tietotekniikan osa-alue, joka käyttää kognitiivisia oppimismenetelmiä järjestelmiensä ohjelmointiin ilman erillistä ohjelmointia. Toisin sanoen näiden koneiden tiedetään kasvavan paremmin kokemuksella.
Koneoppiminen liittyy muihin matemaattisiin tekniikoihin ja myös tiedon louhintaan, joka käsittää termit kuten ohjattu ja ohjaamaton oppiminen.
Ennustava mallintaminen on toisaalta matemaattinen tekniikka, joka käyttää ennustamiseen tilastoja. Sen tavoitteena on työskennellä toimitettujen tietojen pohjalta loppupäätelmänä tapahtuman käynnistyttyä.

Lyhyesti sanottuna, kun kyse on data-analytiikasta, koneoppiminen on menetelmä, jota käytetään laatimaan ja tuottamaan monimutkaisia ​​algoritmeja ja malleja, jotka soveltuvat ennusteeseen. Tätä tunnetaan yleisesti ennustavana analyysinä kaupallisessa käytössä, jota tutkijat, insinöörit, tietotieteilijät ja muut analyytikot käyttävät päätöksentekoon ja tulosten tarjoamiseen sekä piilotettujen käsitysten paljastamiseen hyödyntämällä historiallista oppimista.
Tässä viestissä aiomme tutkia yksityiskohtaisesti eroja.

Head to Head -vertailu koneoppimisen ja ennakoivan mallinnuksen välillä (infografia)

Alla on kahdeksan tärkeintä vertailua koneoppimisen ja ennakoivan mallintamisen välillä

Keskeiset erot koneoppimisen ja ennustavan mallintamisen välillä

1. Koneoppiminen on AI-tekniikka, jossa algoritmeille annetaan tietoja ja niitä pyydetään käsittelemään ilman ennalta määritettyjä sääntöjä ja säädöksiä. Ennustava analyysi on historiallisen datan sekä olemassa olevien ulkoisten tietojen analysointia mallien ja käyttäytymisen löytämiseksi.
2. Koneoppimisalgoritmit on koulutettu oppimaan aikaisemmista virheistään tulevaisuuden suorituskyvyn parantamiseksi, kun taas ennustava tekee tietoon perustuvia ennusteita vain tulevien tapahtumien historiallisten tietojen perusteella
3. Koneoppiminen on uuden sukupolven tekniikka, joka toimii parempien algoritmien ja massiivisten tietomäärien kanssa, kun taas ennustava analyysi on tutkimus eikä erityinen tekniikka, joka oli olemassa kauan ennen koneoppimisen syntymistä. Alan Turing oli jo käyttänyt tätä tekniikkaa viestien purkamiseen toisen maailmansodan aikana.
4. Koneoppimiseen liittyvät käytännöt ja oppimistekniikat sisältävät ohjatun ja valvomattoman oppimisen, kun taas ennustavaan analyysiin se on kuvaava analyysi, diagnostinen analyysi, ennustava analyysi, Prescriptive analyysi jne.
5. Kun koneoppimuksemme on koulutettu ja testattu suhteellisen pienelle tietojoukolle, samaa menetelmää voidaan soveltaa piilotettuihin tietoihin. Tietoja ei todellakaan tarvitse olla puolueellisia, koska se johtaisi huonoon päätöksentekoon. Ennustavan analyysin tapauksessa tiedoista on hyötyä, kun ne ovat täydellisiä, tarkkoja ja olennaisia. Tietojen laadusta on huolehdittava, kun tietoja syötetään alun perin. Organisaatiot käyttävät tätä ennustamaan ennusteita, kuluttajien käyttäytymistä ja tekemään havaintojen perusteella rationaalisia päätöksiä. Menestystapaus johtaa varmasti liiketoiminnan ja yrityksen tulojen kasvattamiseen.

Koneoppiminen vs. ennustava mallinnusvertailutaulukko

Vertailun perusteet	Koneoppiminen	Ennustava mallintaminen
Määritelmä	Menetelmä, jonka avulla voidaan laatia monimutkaisia ​​algoritmeja ja malleja, jotka soveltuvat ennustamiseen. Tämä on ennakoivan mallinnuksen keskeinen periaate	Kehittynyt muoto kuvaavaan perusanalytiikkaan, joka hyödyntää nykyistä ja historiallista tietojoukkoa tuloksen aikaansaamiseksi. Tämän voidaan sanoa olevan koneoppimisen osajoukko ja sovellus.
Modus operandi	Mukautuva tekniikka, jossa järjestelmät ovat tarpeeksi älykkäitä mukautuakseen ja oppimaan heti, kun uusi tietojoukko lisätään, ilman tarvetta suoraan ohjelmointiin. Aikaisempia laskelmia käytetään tuottamaan tehokkaita tuloksia	Mallien tiedetään käyttävän luokittelijoita ja havaitsemisteoriaa arvataksesi tuloksen todennäköisyyden annetulla syöttötietojoukolla
Lähestymistavat ja mallit	Päätöksen oppiminen Yhdistä sääntöjen oppiminen Keinotekoiset hermoverkot Syvä oppiminen Induktiivinen logiikkaohjelmointi Tuki vektori koneita klustereiden Bayesin verkot Vahvistusoppiminen Edustusoppiminen Samankaltaisuus ja metrinen oppiminen Harva sanakirjaoppiminen Geneettiset algoritmit Sääntöpohjainen koneoppiminen Oppijaluokitusjärjestelmät	Tiedonkäsittelyn ryhmämenetelmä Naiivi Bayes K-lähimmän naapurin algoritmi Suuruusluokittelija Tuki vektori koneita Vauhditetut puut Satunnaiset metsät CART (luokittelu- ja regressiopuut) MARS Neuraaliverkot ACE ja AVAS Tavalliset vähimmäisruudut Yleiset lineaarimallit (GLM) Logistinen regressio Yleiset lisäainemallit Vakaa regressio Semiparametrinen regressio
Sovellukset	bioinformatiikka Aivo-kone-rajapinnat DNA-sekvenssien luokittelu Laskennallinen anatomia Konenäkö Objektien tunnistaminen Luottokorttipetosten havaitseminen Internet-petosten havaitseminen Kielitiede Markkinointi Koneen havaitseminen Lääketieteellinen diagnoosi taloustiede vakuutus NLP Optimointi ja metaheuristinen Online-mainonta Suositus ja hakukoneet Robottiveturit Sekvenssin louhinta Sentiment-analyysi Puheen ja käsialan tunnistus Rahoitusmarkkina-analyysi Aikasarjojen ennustaminen	Nouseva mallintaminen Arkeologia Asiakassuhteiden hallinta Auto vakuutus Terveydenhuolto Algoritminen kauppa Ennustavan mallinnuksen merkittävät piirteet Tietojen asettamisen rajoitukset Markkinointikampanjoiden optimointi Petosten havaitseminen Riskien vähentäminen Parannettu ja virtaviivaistettu toiminta Asiakkaiden säilyttäminen Myyntisuppilotiedot Kriisinhallinta Riskienhallinta ja korjaavat toimenpiteet Katastrofien hallinta Asiakassegmentointi Kuivuuden ehkäisy Taloudellinen mallintaminen Markkinatrendi ja analyysi Luottojen pisteytys
Päivitä käsittely	Tilastollinen malli päivitetään automaattisesti	Tietotieteilijöiden on ajettava mallia manuaalisesti useita kertoja
Vaatimuksen selvennys	Tarvitaan asianmukaiset vaatimukset ja liiketoiminnalliset perustelut	Asianmukaiset liiketoiminnan perusteet ja vaatimukset on selkeytettävä
Ajotekniikka	Koneoppiminen on tietovetoista	Ennustava mallintaminen on tapauslähtöistä
haittoja	Työskentele epäjatkuvien häviötoimintojen kanssa, joita on vaikea erottaa, optimoida ja sisällyttää koneoppimisalgoritmeihin Ongelman on oltava hyvin kuvaava oikean algoritmin löytämiseksi ML-ratkaisun soveltamiseksi Suuret tietovaatimukset ja harjoitustiedot, kuten syvän oppimisen tiedot, on luotava, ennen kuin algoritmi saatetaan tosiasialliseen käyttöön	Tarve valtavalle määrälle tietoja, koska enemmän historiallisia tietoja, tarkkoja on lopputulos Tarvitsetko kaikki aiemmat trendit ja mallit Pollausennusteen epäonnistuminen ottaa huomioon tietyt parametrijoukot, jotka eivät ole reaaliaikaisia, joten nykyiset skenaariot voivat vaikuttaa kyselyyn HR-analytiikkaa haittaa ihmisten käyttäytymisen ymmärtämisen puute

Johtopäätös - koneoppiminen vs ennakoiva mallintaminen

Nämä molemmat tekniikat tarjoavat ratkaisuja organisaatioille maailmanlaajuisesti omissa alueissaan. Huippuorganisaatiot, kuten Google, Amazon, IBM, jne., Investoivat voimakkaasti näihin tekoälyihin ja koneoppimisalgoritmeihin reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseksi paremmin ja tehokkaammin. Sinun on päätettävä, millaista menetelmää yrityksesi tarvitsee. Kirjoita meille alla olevaan kommenttiosaan, mikä tekniikka hyötyi millä tavalla.
Seuraa blogiamme saadaksesi lisää suuria tietoja ja nykyisiä teknologiapohjaisia ​​artikkeleita.

Suositeltava artikkeli

Tämä on opas koneoppimisesta ja ennakoivasta mallinnuksesta, niiden merkityksestä, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

1. Koneoppimishaastattelukysymykset
2. tatistiikka vs koneoppiminen
3. 13 parasta työkalua ennakoivaan analytiikkaan
4. Ennustava analyysi tai ennustaminen
5. Mikä on vahvistusoppiminen?