Koneoppimisen ja tilastojen erot
Koneoppiminen on osa tekoälyn sektoreita, joissa annat koneen harjoittaa itseään ja saada ennustetulokset. Koneoppiminen on yksinkertaisesti datan kouluttamista algoritmeja käyttämällä. Joskus se on myös musta laatikko useimmille data-analyytikoille. Harjoittelet konetta (tietokonetta tai mallia) käyttämäsi säännöt (datapisteet). Tilastot ovat matematiikan haara, jossa johdetaan datan kuvioita käyttämällä matemaattisia ratkaisuja. Tilastot ovat puhdasta matematiikkaa. Tietojen välisten oivalluksien tai korrelaatioiden saamiseksi on olemassa joitain geometrisiä kuvioita, jotka voitaisiin tunnistaa, ja se saadaan käyttämällä matemaattisia käytäntöjä (tilastotietoja). Kuvion tunnistamiseksi tilastot tulevat kuvaan.
Tutkitaan paljon enemmän koneoppimisesta ja tilastoista yksityiskohtaisesti:
Yksinkertaisilla sanoilla tai merkinnöillä annat koneelle ehdollisen perustuvan Jos X1 = ja X2 = sitten Y = arvioija. Samoin monet datapisteet yhdistetään estimoijan tai ennustajan saamiseksi. Tätä kone tekee itse. Se harjoittaa kaiken syötetyn tiedon kanssa ja kun uudet arvot annetaan, se antaa automaattisesti arvioijan.
Ennen tietojen syöttämistä koneelle on erittäin tärkeää ymmärtää tiedot ja tunnistaa mahdolliset korrelaatiot ja mallit. Jos kahden tai useamman datapisteen välillä on korrelaatio, niin se on suuri osuvuus oikean ennusteen antamisessa.
Nyt tekoälyn maailmassa suurin osa yrityksistä on siirtymässä automatisointiin, robotiikkaan. Perusta tai perusteet tällaisten alueiden johtamiselle ovat tilastot, lineaarinen algebra, todennäköisyys ja geometria. Tämä johtuu siitä, että tietämys tai mikä tahansa siihen liittyvä ongelma voitiin ratkaista matematiikan avulla.
Kysymykset koneoppimisesta ja tilastoinnista, ja tilastotieteilijä rakentaa kuvaavat tilastot tai tilastollisen mallinnuksen. Koneoppimisella on kyse hypoteesista, luokituksesta, joka vaatii perustoiminnan ohjelmoinnin sekä tietorakenteiden ja algoritmien tuntemuksen.
Head to Head -vertailu koneoppimisen ja tilastojen välillä
Alla on kymmenen parhainta vertailua koneoppimisen ja tilastojen välillä 
Koneoppimisen ja tilastojen keskeiset erot
Alla on luettelo pisteistä, kuvaile keskeisiä eroja koneoppimisen ja tilastojen välillä
1. Koneoppiminen on tekoälyn haara, joka käsittelee ei-ihmisen voimaa tulosten saavuttamisessa. Tilastot ovat matematiikan osakenttä, jossa kyse on johdannaisista ja datasta johdetuista todennäköisyyksistä.
2. Koneoppiminen on yksi tietojenkäsittelytieteen aloista, ja tilastot ovat pohja kaikille koneoppimismalleille. Mallin rakentamiseksi on tehtävä EDA (tutkittava data-analyysi), jossa tilastoilla on suuri merkitys.
3. Mallin luomiseksi alkuvaiheessa on tehtävä ominaisuuksien suunnittelu, joka sisältää käytettävät ominaisuudet ja mitkä ominaisuudet antavat tulokset maksimaalisen todennäköisyyden aikaansaamiseksi. Oikeiden ominaisuuksien saamiseksi on tärkeätä tunnistaa korrelaatio riippumattomien muuttujien tai tietopisteiden välillä.
4. Koneoppiminen vs. tilastotiedot eivät ole kaksi erilaista laajaa käsitettä. Ne sekä koneoppiminen että tilastot liittyvät toisiinsa. Ilman tilastoja mallia ei voida rakentaa, eikä ole mitään syytä tehdä vain tilastollisia analyysejä tiedoista. Se johtaa mallin rakentamiseen.
5. Tilastot tulevat myös mallin rakentamisen jälkeen suorituskyvyn mittaamiseksi ja tulosten arvioimiseksi, ja niillä on tärkeä tehtävä. Suorituksen mittaamiseksi tietotekniikkaan on rakennettu monia arviointimittareita. Yksi sellainen on sekaannusmatriisialgebran rakentaminen, josta johdetaan todellisia positiivisia, vääriä negatiivisia, todellisia negatiivisia ja vääriä positiivisia.
6. Sovellusten kannalta koneoppiminen ja tilastot on kytketty tavalla, joka johtaa toisiin.
7. Tilastollinen analyysi ja koneoppiminen ovat tehneet yhteistyötä soveltaakseen tietotekniikkaa tietoongelmaan tai saadakseen tietoa näistä tiedoista, mikä johtaa suurempaan myyntiin tai liiketoimintaan ja markkinointiin.
8. Koneoppiminen on tietotekniikan tai analytiikan osa, joka johtaa automaatioon ja tekoälyyn. Tilastot ovat matematiikan haara, jossa näitä ratkaisuja sovelletaan tietoihin, jotka johtavat ennustavaan mallintamiseen jne.
Koneoppimisen ja tilastojen vertailutaulukko
Seuraavassa on luettelo pisteistä, jotka näyttävät vertailut koneoppimisen ja tilastojen välillä
| PERUSTA
VERTAILU | Koneoppiminen | tilasto |
| Määritelmä | Koneoppiminen on käyttäjän syöttämiä vaiheita tai sääntöjä, joissa kone ymmärtää ja kouluttaa itsensä | Tilastot ovat matemaattinen käsite mallien löytämiselle tiedoista. |
| Käyttö | Ennustaa tulevia tapahtumia tai luokitella olemassa oleva materiaali | Datapisteiden välinen suhde |
| Tyypit | Ohjattu oppiminen ja ohjaamaton oppiminen | Jatkuvien muuttujien ennustaminen, regressio, luokittelu |
| Panos-tuotos | Ominaisuudet ja etiketit | Datapisteet |
| Käytä koteloita | Hypoteesiksi | Korrelaatio datapisteiden välillä, yksimuuttuja, monimuuttuja |
| Helppokäyttöisyys | Matematiikka ja algoritmit | Matematiikan tiedot |
| Sovellukset | Sääennuste, aihemallinnus,
Ennustava mallintaminen | Kuvailevat tilastot, mallien löytäminen, poikkeavuudet tiedoissa |
| Ala | Tietoanalyysi, tekoäly | Tekoäly, tietojenkäsittelytutkimuslaboratoriot. |
| Erottuu | Hallitsevat algoritmit ja käsitteet, kuten hermoverkot | Johdannaiset, todennäköisyydet |
| Avainsanat | Lineaarinen regressio, satunnainen metsä, tukivektorikone, hermoverkot | Kovarianssi, yksimuuttuja, monimuuttuja, estimaattorit, p-arvot, rms |
Johtopäätös - Koneoppiminen vs. tilastot
Tässä modernissa teknologiamaailmassa tekoäly on kyse markkinoista nykyään. Teknologian laajentuessa ja innovaatioiden ja ideoiden kaataessa syntyy vaatimattoman määrän tietoja. Kun tietoja on, tarvitaan analytiikkaa. Analytics keskittyy pääasiassa siihen, kuinka paljon tietoa näistä tiedoista voidaan saada. Kuten perinteisessä RDBMS: n jäsennellyssä tietojen analysoinnissa ja kuvailevissa tilastoissa, myös monia oivalluksia ja syrjäytymiä on menetetty tai piilotettu, mikä voi olla hyödyllistä liiketoiminnan parantamisessa. Nämä poikkeavuudet tuovat paljon merkitystä päätöksenteossa tai tuotteiden myynnin parantamisessa.
Tietotiedettä käytetään näiden vuosien tai jopa historiallisen datan tuottamien tietojen määrään. Poikkeamaa käytetään hyvin, eikä sitä voida jättää huomiotta, kun hyödyllistä tietoa kerätään positiivisten tulosten tuottamiseksi, jotka vaikuttavat markkinointiin tai liiketoiminnan parantamiseen. Kaikkien koneoppimallien tai tilastollisen analyysin suorittamiseksi on ehdottomasti tiedettävä tilastot, algoritmit ja matemaattisten käsitteiden perusteet. Kun ajamme nopeatempoiseen tekniikkaan, tekoäly on nykyisyys ja tulevaisuus.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas koneen oppimisen ja tilastojen eroihin, niiden merkitykseen, vertailusta päähän päin, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Tietojen louhinta vs koneoppiminen - 10 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- Liiketoimintatieto ja koneoppiminen - kumpi on parempi
- Ennustava analyysi vs. tilastotiedot
- Opi 5 hyödyllistä vertailua tietotieteen ja tilastojen välillä