Lisätietoja tilastojen ja koneoppimisen erotuksesta

Koneoppimista käytetään tehokkaasti eri aloilla, kuten petosten havaitseminen, verkkohakutulokset, reaaliaikaiset mainokset verkkosivuilla ja mobiililaitteissa, tekstipohjaiset tuntemusanalyysit, luottopisteytys ja seuraavat parhaat tarjoukset, laitevikojen ennustaminen, uudet hinnoittelumallit, verkon tunkeutumisen havaitseminen, kuvioiden ja kuvien tunnistus sekä sähköpostisähköpostiviestien suodatus muiden kenttien joukossa. Tilastot määritellään tietojen keruun, analysoinnin, tulkinnan, esittämisen ja järjestämisen tutkimukseksi. Kun tilastoja sovelletaan tieteelliseen, teollisiin tai yhteiskunnallisiin ongelmiin, prosessi alkaa yleensä tilastollisen populaation tai tilastollisen malliprosessin päättämisellä.

Tilastot vs. koneoppiminen -

Tiedot muuttuvat jatkuvasti. Mutta on erittäin tärkeää sopeutua näihin muutoksiin, koska tiedot ovat kriittinen osa yritysten kasvua ympäri maailmaa.

Tiedot määritellään tavallisiksi tosiasioiksi ja tilastoiksi, jotka kerätään brändin / yrityksen jokapäiväisessä toiminnassa. Vaikka melkein kaikki yritykset keräävät tietoja, brändien on erittäin tärkeää ymmärtää tämä merkitys.

Ilman kykyä päätellä tiedoista oivalluksia ja tietoja, siitä tulee täysin hyödytöntä. Siksi, vaikka yrityksillä onkin paljon tietoa, ne menettävät toisinaan, koska eivät pysty tunnistamaan sitä.

Perustamisestaan ​​lähtien yritykset ovat keränneet paljon tietoa erilaisista asioista, kuten asiakastiedot, tuotteiden kohokohdat, kumppanihuolet ja työntekijöiden palautteet.

Tätä tietoa voidaan käyttää tehokkaasti kaikenlaisten liiketoimintojen tallentamiseen ja mittaamiseen, olivatpa ne sitten ulkoisia tai sisäisiä. Sen omat tiedot eivät ole kovin informatiivisia, mutta ne ovat perusta, jolla yritykset voivat tehdä tulevaisuuden päätöksiä ja kehittää myös menestyviä strategioita.

Asiakkaat ovat perusta, jolla brändit rakensivat nimensä ja arvonsa markkinoille. Siksi asiakastiedot ovat erittäin tärkeitä, koska niiden avulla brändit voivat parantaa ja ymmärtää asiakkaitaan monilla eri tavoilla.

Siksi tiedot ovat ainoa tapa, jolla yritykset ymmärtävät monia yrityksen toimintaan liittyviä näkökohtia, kuten useita kyselyjä, saatuja tuloja, saatuja kuluja.

Tiedot ovat siksi merkkejä brändeille asiakkaiden ajattelutavan ja odotusten ymmärtämiseksi. Kaiken kaikkiaan tiedot ovat tärkeä tekijä yrityksen jatkuvan menestyksen ja kasvun varmistamisessa, etenkin tällä kilpailukaudella ja -aikoina.

Tilastot vs. koneoppiminen -artikkeli on rakennettu seuraavasti:

  • Tilastot vs. koneoppimisen infografiat
  • Mitä eroa on tilastoilla vs. koneoppimisella?
  • Tarkempi kuvaus tilastoista ja niiden merkityksestä yhteiskunnassa
  • Tarkempi tarkastelu koneoppimisesta ja sen merkityksestä yhteiskunnassa
  • Johtopäätös - Tilastot vs. koneoppiminen

Tilastot vs. koneoppimisen infografiat

Ovatko tiedot samat? Mitä eroa on tilastoilla vs. koneoppimisella?

Tiedot ovat kaksi erillistä asiaa. Vaikka tiedot ovat raakoja tosiasioita ja tilastoja, tiedot ovat samoja tietoja, jotka esitetään oikein ja oikea-aikaisesti.

Lisäksi informaatio on tarkkaa ja organisoitua, ja sen tarkoituksena on yleensä antaa konteksti ja ymmärrys brändin toiminnan tietylle osalle. Toinen tapa, jolla tieto eroaa tiedosta, on se, että tiedon avulla brändit voivat tehdä oikeita päätöksiä ja luoda luovia, tehokkaita ja kiinnostavia kampanjoita.

Siksi tiedot ovat niin tärkeitä, koska niiden avulla brändit voivat tehdä päätöksiä, joita johto voi käyttää itseään itsekseen lisäämiseen.

Siksi tuotemerkit pyrkivät keräämään tietoja asiakkaista ja asiakkaista, jotta he voivat olla aktiivisesti tekemisissä heidän kanssaan. Kaikesta huolimatta on tärkeää muistaa, että tiedon todellinen arvo on sen kyvyssä antaa ohjeita yritykselle.

Esimerkiksi, jos asiakkaiden toimittamien tietojen mukaan asiakastyytyväisyyttä ei ole, siitä on hyötyä vain, jos brändi muuttaa tätä käsitystä tarjoamalla parempaa arvoa tuotteilleen ja palveluilleen.

Lyhyesti sanottuna tiedotusprosessin tulisi olla osa laajempaa tarkistusprosessia yrityksissä, jotta se voi auttaa yrityksiä tuottamaan parempia ja kannattavampia tuloksia.

Siksi tietoa voidaan kerätä ja analysoida eri tavoin, kuten koneoppimisen ja tilastojen avulla.

Maassa asuvista henkilöistä kristallin sisältämiin atomiin, väestö voi olla erityyppistä. Tilastot ovat monipuolinen ja kattava kenttä, joka käsittelee kaikkia tietoja, kuten tiedonkeruun suunnittelu kokeisiin.

Koneoppiminen puolestaan ​​on tietotekniikan osakenttä, joka on kehittynyt laskennallisen oppimisteorian tutkimuksesta tekoälyn ja kuvion tunnistamisen alalla.

Arthur Samuel määritteli vuonna 1959 koneoppimisen opintoalaksi, joka antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ohjelmoimalla ne selkeästi.

Tämäntyyppisessä oppimisessa tutkitaan algoritmien tutkimista ja rakentamista, joiden avulla käyttäjät voivat oppia ja ennustaa tietoja. Tällaiset algoritmit toimivat mallin luomisella ja niitä käytetään datavetoisen ennustamisen tekemiseen staattisten ohjelmaohjeiden seuraamisen sijasta.

Suositellut kurssit

  • IP-reitityksen kurssi
  • Hakkerointikurssit
  • RMAN-kurssi
  • Online-sertifiointikurssi Pythonissa

Tarkempi kuvaus tilastoista ja koneoppimisesta

Tilastoilla on erittäin tärkeä rooli melkein kaikilla ihmistoiminnan aloilla. Tilastoinnilla ja koneoppimisella on erittäin tärkeä merkitys ihmisyhteiskunnan toiminnassa, kun autamme päättämään maan asukasta kohden työllisyysasteeseen ja tarvittavien lääketieteellisten / koulutustilojen määrään alueella.

Nykyisin tilastoilla on erittäin tärkeä ja kriittinen asema monilla aloilla, mukaan lukien kauppa, kauppa, psykologia, kemia, kasvitiede, tähtitiede ja monet muut.

Tämä johtuu siitä, että tilastoina on laaja-alaisia ​​sovelluksia melkein kaikilla alueilla ja siistinä. Tässä on joitain tärkeitä alueita, joilla tilastoja ja koneoppimista voidaan soveltaa paremman tiedon ja oivalluksen keräämiseen.

  1. Liiketoiminta: Tilastoilla on erittäin tärkeä ja kriittinen rooli liiketoiminnan alalla. Tämä johtuu siitä, että brändit ja yritykset ovat erittäin kilpailukykyisiä, mikä tekee brändien vaikeaksi pysyä asiakkaidensa odotusten ja toiveiden edessä. Siksi on tärkeää, että brändit tekevät nopeita päätöksiä, jotta he voivat tehdä parempia päätöksiä. Tilastot voivat auttaa tuotemerkkejä ymmärtämään asiakkaan odotuksia ja siten tasapainottamaan kysyntää ja tarjontaa tehokkaalla tavalla. Tämä tarkoittaa, että suuri osa brändin päätöksistä riippuu hyvistä tilastollisista päätöksistä ja oivalluksista.
  2. Talous: Toinen tärkeä alue, jolla tilastoilla on tärkeä rooli taloustieteessä. Tämä johtuu siitä, että tilastot riippuvat suurelta osin tilastoista. Tämä johtuu siitä, että kansantulotilit ovat tärkeitä indikaattoreita taloustieteilijöille ja hallintovirkamiehille. Tilastollisia menetelmiä käytetään näiden tilien laatimiseen ja jopa tietojen keräämiseen ja analysointiin. Tarjonnan ja kysynnän välistä suhdetta tutkitaan tilastollisen analyysin avulla ja melkein kaikki taloustieteen näkökohdat vaativat suurta ja monimutkaista tilastojen ymmärtämistä.
  3. Matematiikka: Tilastot ovat olennainen osa luonnontieteitä ja yhteiskuntatieteitä. Luonnontieteiden menetelmät ovat luotettavia, mutta niiden johtopäätökset eivät joskus ole niin todennäköisiä, koska ne perustuvat puutteellisiin todisteisiin. Tilastollinen apu kuvaamalla nämä mittaukset tarkasti. Monet staattiset menetelmät, kuten todennäköisyyskeskiarvot, dispersiot, estimointi, ovat kiinteä osa matematiikkaa, ja niitä käytetään usein tällä alalla.
  4. Pankkitoiminta: Toinen alue, jolla tilastoilla on tärkeä rooli pankkitoiminnassa. Pankit vaativat tilastoja monista syistä ja tarkoituksista. Lähes kaikki pankit toimivat periaatteella, että kun yksi asiakkaistaan ​​sijoittaa rahaa pankkiinsa, he pitävät sitä jonkin aikaa pankissaan eivätkä nosta sitä. Ansaitsemalla voittoja näistä talletuksista pankki ansaitsee voittoja, ja tämä on pääasiallinen tulonlähde. Pankit käyttävät tilastollisia lähestymistapoja, jotka perustuvat todennäköisyyteen arvioidakseen tallettajien lukumäärää ja heidän korvausvaatimuksiaan tietyksi päiväksi, jolloin ne voivat toimia sujuvasti ja tehokkaasti.
  5. Valtionhallinto: Tilastot ovat toinen ala, joka on välttämätön minkä tahansa maan kasvulle ja kehitykselle. Tämä johtuu siitä, että tilastot ovat perustana politiikalle, jota maassa laaditaan. Siksi tilastotietoja käytetään laajalti hallinnollisten päätösten tekemiseen. Esimerkiksi, jos hallitus haluaa nostaa työntekijöiden palkka-asteikkoja auttaakseen heitä parantamaan elintasoaan, hallitus voi tilastojen avulla löytää elinkustannusten nousun. Lisäksi liittovaltion ja provinssien hallitusten talousarvioiden laatiminen riippuu myös tilastoista, koska se auttaa virkamiehiä arvioimaan eri lähteistä odotettavissa olevat menot ja tulot. Tilastot ovat siis erittäin tärkeitä, jotta hallitukset voivat hoitaa tehtävänsä sujuvasti.

Tarkempi tarkastelu koneoppimisesta ja sen merkityksestä yhteiskunnassa

Tietokoneet ja kannettavat tietokoneet ovat ottaneet koko maailman myrskyn kautta ja muuttaneet rajusti monien ihmisten elämää. Kuvaillaan tilannetta minuutiksi. Yrittäkäämme ajatella maailmaa ilman tietokoneita.

Jos näin tapahtuisi, lääketieteen ihmiset eivät olisi löytäneet paljon sairauksien parannuskeinoja, koska tietokoneilla on ollut tärkeä rooli prosessissa, jonka avulla lääketieteen ammattilaiset saavat paremman käsityksen sairauksien ja terveyden maailmasta.

Elokuvat, kuten Toy Story ja Jurassic Park, eivät olisi olleet mahdollisia ilman tietokoneita, koska nämä elokuvat ovat käyttäneet tietokonegrafiikkaa ja animaatioita.

Apteekkeilla olisi vaikea seurata, mitä lääkkeitä potilailleen annetaan. Äänten laskeminen olisi melkein mahdotonta ilman tietokoneita, ja mikä vielä tärkeämpää, avaruustutkimus olisi edelleen ollut kaukana unelma kaikille avaruusharrastajille.

Tietokoneiden kasvavan merkityksen vuoksi tietotekniikka on ottanut entistä suuremman roolin, ja tämä on johtanut koneiden kykyyn soveltaa automaattisesti monimutkaisia ​​matemaattisia laskelmia isoihin tietoihin nopeammin ja nopeammin.

Joitakin laajasti julkistettuja esimerkkejä koneoppimissovelluksista, jotka ovat nykyään erittäin suosittuja maailmassa, ovat seuraavat:

  1. Koneoppimisen ydin on erittäin suosittu Google-itsevetoinen auto
  2. Online-suosittelutarjoukset, jotka on mukautettu Amazon- ja Netflix-kaltaisille alustoille, ovat seurausta koneoppimissovelluksista, jotka nyt soveltuvat ymmärtämään ihmisten jokapäiväistä käyttäytymistä
  3. Brändien asiakaskäyttäytymisen ymmärtäminen Twitterissä ja nyt koneoppiminen kielisääntöjen luomisella auttavat brändejä ymmärtämään ja vahvistamaan asiakkaidensa julkisuutta
  4. Petosten havaitseminen on tärkeä ala, jolla koneoppiminen auttaa tuotemerkkejä olemaan turvallisia ja tehokkaita kaikilla alustoilla

Tänä päivänä kiinnostus koneoppimiseen on kasvava, koska nykyään saatavissa olevan tiedon kasvavat määrät ja lajit, laskennallinen käsittely ovat johtaneet halvempien ja tehokkaampien tietojen analysointimenetelmien tarpeeseen.

Tämä tarkoittaa, että koneoppiminen voi auttaa meitä tuottamaan nopeasti malleja, jotka pystyvät analysoimaan suurempia tietoja ja toimittamaan nopeampia, tarkkoja ja tehokkaita ratkaisuja, jopa suuressa mittakaavassa.

Kaikki tämä tarkoittaa, että arvokkaiden ennusteiden avulla taloudet ja brändit voivat tehdä parempia ja älykkäämpiä päätöksiä paitsi ilman ihmisen puuttumista, myös reaaliajassa.

Tuotemerkit tarvitsevat nopeasti liikkuvia mallintamisvirtoja pysyäkseen markkinoiden vaatimuksissa ja voivat tehdä tämän tehokkaasti koneoppimisen avulla.

Vaikka ihmiset voivat yleensä luoda yhden tai kaksi hyvää mallia viikossa, koneoppiminen voi luoda tuhansia malleja viikossa, mikä tekee tuotemerkeistä tehokkaampia ja parempia myös pitkällä aikavälillä.

Koneoppiminen eroaa siis hyvin paljon datatilastoista. Yksinkertaisesti sanottuna, vaikka koneoppimisessa käytetään samoja algoritmeja ja tekniikoita, näiden kahden Tilasto vs. koneoppimistekniikan välillä on suuri ero.

Tietojen louhinta löytää aiemmin tuntemattomia malleja ja tietoja, mutta koneoppimisella käytetään tunnettujen kuvioiden ja tietojen toistamista.

Nämä mallit otetaan sitten automaattisesti käyttöön muihin tietoihin, ja sitten niitä käytetään auttamaan asianomaisia ​​ihmisiä tekemään parempia päätöksiä ja toimia.

Tietokoneiden käytön lisääntyessä myös tietotekniikat ja koneoppiminen kehittyvät nopeasti vastaamaan tuotemerkkien ja yritysten tarpeita eri aloilla.

Neuraaliverkkoja on käytetty jo pitkään tiedon louhintasovelluksissa, ja nyt tietokoneiden avulla on mahdollista luoda useita hermoverkkoja, joissa on useita kerroksia. Koneoppimisessa lingossa näitä kutsutaan syviksi hermoverkoiksi.

Johtopäätös - Tilastot vs. koneoppiminen

Kaikki tämä tarkoittaa, että tilastot vs. koneoppimisesta riippumattoman tiedon on ymmärrettävä ja analysoitava paremmin. Tämä johtuu siitä, että tieto-oivallukset ovat kriittisiä tuotemerkkien onnistumiselle ja epäonnistumiselle eri luokissa, ja niiden sijoittaminen on yksi kaiken tyyppisten yritysten ensisijaisista vaatimuksista.

Suositellut artikkelit

Joten tässä on artikkeleita, jotka auttavat sinua saamaan lisätietoja Tilastot vs. koneoppimisesta sekä tilastoista ja koneoppimisesta, joten käy vain alla olevan linkin läpi.

  1. Koneoppiminen vs. tilastot
  2. Ura tilastoinnissa
  3. Tärkeä askel sijoituspankkiirien elämäntapaan
  4. Tilastohaastattelukysymykset Hyödyllisiä ja eniten kysyttyjä

Luokka:

Suuri data