Strojno učenje vs predviđanje modeliranja - 8 strašnih razlika

• Razlike između strojnog učenja i prediktivnog modeliranja

Razlike između strojnog učenja i prediktivnog modeliranja

Strojno učenje je područje informatike koje koristi kognitivne metode učenja za programiranje svojih sustava bez potrebe za eksplicitnim programiranjem. Drugim riječima, za te strojeve je poznato da rastu s iskustvom.
Strojno učenje povezano je s drugim matematičkim tehnikama, a također i s izvlačenjem podataka koji obuhvaća pojmove poput učenja pod nadzorom i bez nadzora.
S druge strane, prediktivno modeliranje matematička je tehnika koja koristi statistiku za predviđanje. Cilj mu je raditi na dostavljenim informacijama kako bi se postigao konačni zaključak nakon pokretanja događaja.

Ukratko, kad je u pitanju analiza podataka, strojno učenje je metodologija koja se koristi za osmišljavanje i generiranje složenih algoritama i modela koji su podložni predviđanju. Ovo je popularno poznato kao prediktivna analiza u komercijalnoj upotrebi koja se koristi od istraživača, inženjera, znanstvenika podataka i drugih analitičara za donošenje odluka i pružanje rezultata te otkrivanje skrivenih uvida koristeći povijesno učenje.
U ovom postu detaljno ćemo proučavati razlike.

Usporedba između strojnog učenja i prediktivnog modeliranja (Infographics)

Ispod je 8 najboljih usporedbi između strojnog učenja i prediktivnog modeliranja

Ključne razlike između strojnog učenja i prediktivnog modeliranja

1. Strojno učenje je AI tehnika u kojoj se algoritmima daju podaci i od njih se traži da obrađuju bez unaprijed određenog skupa pravila i propisa, a prediktivna analiza je analiza povijesnih podataka kao i postojećih vanjskih podataka radi pronalaženja obrazaca i ponašanja.
2. Algoritmi mašinskog učenja osposobljeni su za učenje iz svojih prošlih pogrešaka radi poboljšanja budućih performansi, dok prediktivni predviđaju informirana predviđanja na temelju samo povijesnih podataka o budućim događajima
3. Strojno učenje je tehnologija nove generacije koja radi na boljim algoritmima i ogromnim količinama podataka, dok je prediktivna analiza studija, a ne posebna tehnologija koja je postojala mnogo prije nego što je strojno učenje nastalo. Alan Turing se već koristio ovom tehnikom za dekodiranje poruka tijekom Drugog svjetskog rata.
4. Srodne prakse i tehnike učenja za strojno učenje uključuju nadzirano i nenadzirano učenje, dok je za prediktivnu analizu to deskriptivna analiza, dijagnostička analiza, prediktivna analiza, preskriptivna analiza itd.
5. Nakon što se naš model strojnog učenja osposobi i testira za relativno manji skup podataka, tada se ista metoda može primijeniti i na skrivene podatke. Podaci učinkovito ne trebaju biti pristrani jer bi to rezultiralo lošim donošenjem odluka. U slučaju prediktivne analize, podaci su korisni kada su cjeloviti, točni i značajni. Treba voditi računa o kvaliteti podataka pri početku ingetacije. Organizacije to koriste za predviđanje predviđanja, ponašanja potrošača i donošenje racionalnih odluka na temelju svojih otkrića. Slučaj uspješnosti zasigurno će rezultirati povećanjem prihoda tvrtke i tvrtke.

Usporedna tablica strojnog učenja vs prediktivnog modeliranja

Osnove za usporedbu	Strojno učenje	Prediktivno modeliranje
definicija	Metoda koja se koristi za izradu složenih algoritama i modela koji su podložni predviđanju. To je osnovni princip koji stoji iza prediktivnog modeliranja	Napredni oblik osnovne opisne analitike koji koristi trenutni i povijesni skup podataka da bi osigurao ishod. Može se reći da je to podskup i primjena strojnog učenja.
Način rada	Prilagodljiva tehnika gdje su sustavi dovoljno pametni da se prilagode i uče kao i kad se doda novi skup podataka, bez potrebe da se izravno programiraju. Prethodni izračuni koristit će se za postizanje učinkovitih rezultata	Poznato je da modeli koriste klasifikatore i teoriju detekcije kako bi pogodili vjerojatnost ishoda s obzirom na skup ulaznih podataka
Pristupi i modeli	Učenje stabla odluka Pridruženo učenje pravilima Umjetne neuronske mreže Duboko učenje Induktivno logičko programiranje Strojevi za podršku vektora grupiranje Bayesove mreže Ojačavanje učenja Reprezentativno učenje Sličnost i metričko učenje Rijetko učenje rječnika Genetski algoritmi Strojno učenje temeljeno na pravilima Sustavi klasifikatora učenja	Grupna metoda rukovanja podacima Naivni Bayes K-algoritam najbližeg susjeda Klasifikat većine Strojevi za podršku vektora Pojačana stabla Slučajne šume CART (stabla klasifikacije i regresije) MARS Neuronske mreže ACE i AVAS Obični najmanji kvadrati Generalizirani linearni modeli (GLM) Logistička regresija Generalizirani modeli aditiva Robusna regresija Semparametrična regresija
Prijave	Bioinformatika Sučelja između mozga i stroja Razvrstavanje nizova DNK Računalna anatomija Računalni vid Prepoznavanje predmeta Otkrivanje prevare s kreditnim karticama Internet otkrivanje prijevara Lingvistika Marketing Percepcija stroja Medicinska dijagnoza Ekonomija Osiguranje NLP Optimizacija i metaheuristika Online oglašavanje Preporuka i tražilice Lokomotive robota Iskopavanje slijeda Analiza osjećaja Prepoznavanje govora i rukopisa Analiza financijskog tržišta Prognoza vremenskih serija	Uplift modeliranje Arheologija Upravljanje odnosima s kupcima Auto osiguranje Zdravstvo Algoritamsko trgovanje Važne značajke prediktivnog modeliranja Ograničenja u prilagođavanju podataka Optimizacija marketinških kampanja Otkrivanje prijevara Smanjenje rizika Poboljšane i pojednostavljene operacije Zadržavanje kupaca Uvidi u tokove prodaje Upravljanje krizama Ublažavanje rizika i korektivne mjere Upravljanje katastrofama Segmentacija korisnika Sprječavanje proljeva Financijsko modeliranje Tržišni trend i analiza Kreditno bodovanje
Ažuriranje Rukovanje	Statistički model se ažurira automatski	Znanstvenici s podacima trebaju model ručno pokretati više puta
Pojašnjenje zahtjeva	Potrebno je osigurati odgovarajući skup zahtjeva i opravdanja poslovanja	Ispravan skup poslovnih opravdanja i zahtjeva potrebno je razjasniti
Vozna tehnologija	Strojno učenje se temelji na podacima	Prediktivno modeliranje koristi se na temelju slučaja
Nedostaci	Radite s diskontinuiranim funkcijama gubitaka koje je teško razlikovati, optimizirati i ugraditi u algoritme strojnog učenja Problem mora biti vrlo opisan da bi se pronašao pravi algoritam kako bi se primijenilo ML rješenje Potrebno je stvoriti velike potrebe za podacima i podacima o obuci poput podataka o dubokom učenju prije nego što se algoritam stavi na uporabu	Potreba za ogromnom količinom podataka, što je više povijesnih podataka točan Trebate sve dosadašnje trendove i obrasce Neuspjeh u predviđanju biračkih mjesta uzima u obzir određeni skup parametara koji nisu u stvarnom vremenu i stoga trenutni scenariji mogu utjecati na anketiranje HR analitika ometa zbog nedostatka razumijevanja ljudskog ponašanja

Zaključak - Strojno učenje vs predviđanje

Obje ove tehnologije pružaju rješenja organizacijama širom svijeta u njihovim vlastitim oblastima. Vrhunske organizacije poput Googlea, Amazona, IBM-a itd. Snažno ulažu u ove algoritme umjetne inteligencije i strojnog učenja kako bi na bolji i učinkovitiji način rješavali probleme iz stvarnog svijeta. Na vama je da odlučite kakvu metodu treba vaš posao. Dalje napišite nam u odjeljku za komentare ispod koje vam je tehnologije na koji način koristilo.
Pratite naš blog za više članaka o velikim podacima i trenutačnim tehnologijama.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za strojno učenje i prediktivno modeliranje, njihovo značenje, usporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -

1. Pitanja za intervju o strojnom učenju
2. tatistika vs Strojno učenje
3. 13 najboljih alata za predviđanje usluge Analytics
4. Prediktivna analiza ili predviđanje
5. Što je pojačano učenje?