Razlike između strojnog učenja i statistike
Strojno učenje je podskupina sektora umjetne inteligencije, gdje možete pustiti stroj na sebe i dobivati rezultate predviđanja. Strojno učenje je jednostavno obučavanje podataka pomoću algoritama. Ponekad je to i crna kutija za većinu analitičara podataka. Trenirate stroj (Računalo ili model) s nizom pravila koja imate (podatkovne točke). Statistika je grana matematike u kojoj dobivate obrasce u podacima koristeći matematička rješenja. Statistika je čista matematika. Da bi se dobili bilo kakvi uvidi ili korelacije između podataka, postoje neki geometrijski obrasci koji se mogu prepoznati i dobivaju se pomoću matematičkih praksi (statistika). Da biste identificirali uzorak, statistika dolazi u sliku.
Proučimo detaljnije o strojnom učenju i statistici:
Jednostavnim riječima ili notacijama, uređaju dajete neki uvjetno utemeljen If X1 = and X2 = then Y = procjenitelj. Slično tome, kombiniraju se mnoge podatkovne točke kako bi se dobio procjenitelj ili prediktor. To je ono što stroj radi sam. Trenira sa svim hranjenim podacima i kad se daju nove vrijednosti, automatski daje procjenitelj.
Prije nego što podatke unesete u uređaj, vrlo je važno razumjeti podatke i identificirati sve korelacije i obrasce. Ako postoji povezanost između dvije podatkovne točke ili više, to je velika relevantnost u davanju ispravnog predviđanja.
Sada se u svijetu umjetne inteligencije većina tvrtki kreće prema automatizaciji, robotizaciji. Temelj ili osnove za vođenje takvih domena su statistika, linearna algebra, vjerojatnost i geometrija. To je zato što se uvid podataka ili bilo koji problem vezan uz podatke može riješiti matematikom.
Pozdrave na skupu strojnog učenja i statistike, te deskriptivnu statistiku ili statističko modeliranje gradi statističar. Dok je strojno učenje o hipotezi, klasifikaciji koja zahtijeva poznavanje osnovnih programskih i podatkovnih struktura i algoritama.
Usporedba između strojnog učenja i statistike
Ispod je 10 najboljih usporedbi između strojnog učenja i statistike 
Ključne razlike između strojnog učenja i statistike
Ispod su popisi bodova, opisuju ključne razlike između strojnog učenja i statistike
1. Strojno učenje je grana umjetne inteligencije koja se bavi nečovječnom snagom u postizanju rezultata. Statistika je potpolje matematike u kojoj se radi o izvedenicama i vjerojatnostima izvedenim iz podataka.
2. Strojno učenje jedno je od područja znanosti o podacima, a statistika je osnova za sve modele strojnog učenja. Za izgradnju modela potrebno je uraditi EDA (istraživačku analizu podataka) gdje statistika igra glavnu ulogu.
3. Za izradu modela početna faza je izrada značajki inženjeringa koja uključuje koji se atributi koriste i koji atributi daju rezultate u pružanju maksimalne vjerojatnosti. Da bi se izvukle prave značajke, za prepoznavanje je važna povezanost između neovisnih varijabli ili podataka.
4. Strojno učenje i statistika nisu dva različita koncepta. I Strojno učenje i statistika međusobno su povezani. Bez statistike ne može se graditi model i nema razloga samo statističku analizu podataka. To vodi izgradnji modela.
5. Čak i nakon izgradnje modela, za mjerenje uspješnosti i procjenu rezultata, ulaze statistike i igraju vitalnu ulogu. Da bi se mjerila uspješnost, u znanosti podataka se ugrađuje mnogo mjernih podataka. Jedna od njih je izgradnja algebre matrike konfuzije gdje se izvode istinski pozitivni, lažni negativi, istinski negativni i lažni pozitivni.
6. Što se tiče aplikacija, strojno učenje i statistika spojeni su na način koji jedni vode druge.
7. Surađivale su statistička analiza i strojno učenje kako bi se primjena znanosti o podacima primijenila na problem podataka ili kako bi se dobili uvidi iz podataka što dovodi do većeg utjecaja na prodaju ili poslovanje i marketing.
8. Strojno učenje je grana znanosti podataka ili analitike koja dovodi do automatizacije i umjetne inteligencije. Statistika je grana matematike gdje primjenjujete ta rješenja na podatke što dovodi do prediktivnog modeliranja itd.
Tabela usporedbe između strojnog učenja i statistike
Slijede popisi bodova koji prikazuju usporedbe između strojnog učenja i statistike
| OSNOVA ZA
USPOREDBA | Strojno učenje | statistika |
| definicija | Strojno učenje je skup koraka ili pravila koje korisnik koristi kada stroj razumije i trenira sam | Statistika je matematički pojam u pronalaženju obrazaca iz podataka. |
| upotreba | Predvidjeti buduće događaje ili klasificirati postojeći materijal | Odnos podataka |
| vrste | Nadzirano učenje i učenje bez nadzora | Predviđanje kontinuiranih varijabli, regresija, klasifikacija |
| Ulaz izlaz | Značajke i oznake | Datapoints |
| Koristite slučajeve | Za hipotezu | Povezanost podatkovnih točaka, univarijantna, multivarijabilna |
| Jednostavnost korištenja | Matematika i algoritmi | Znanje iz matematike |
| Prijave | Vremenska prognoza, modeliranje tema,
Prediktivno modeliranje | Opisna statistika, pronalaženje obrazaca, odstupanje u podacima |
| Polje | Analiza podataka, Umjetna inteligencija | Umjetna inteligencija, laboratoriji za istraživanje podataka. |
| Ističe | Prevladavajući algoritmi i koncepti poput neuronskih mreža | Derivati, vjerojatnosti |
| ključne riječi | Linearna regresija, Slučajna šuma, vektorski stroj za podršku, neuronske mreže | Kovarancija, univarijat, multivarijant, procjenitelji, p-vrijednosti, rmse |
Zaključak - Strojno učenje vs statistika
U ovom suvremenom tehnološkom svijetu umjetna inteligencija ovih dana kreće na tržište. Kako se tehnologija širi, a inovacije i ideje šire, sve se više generira ogroman broj podataka. Kad postoje podaci, potrebna je analitika. Analitika se uglavnom temelji na tome koliko bi uvida iz podataka mogao biti izveden. Kao i u tradicionalnoj analitičkoj obradi podataka RDBMS-a i deskriptivnoj statistici, postoji mnogo uvida i odmetnika koji su propušteni ili skriveni što može biti korisno u poboljšanju poslovanja. Ti odmetnici donose veliku važnost u odlučivanju ili poboljšanju prodaje proizvoda.
Znanost podataka primjenjuje se na količinu podataka koji se generiraju u ovim godinama ili čak na povijesne podatke. Odmornici se dobro koriste i nisu zanemareni gdje se prikupljaju korisnije informacije kako bi se dobili pozitivni rezultati koji utječu na marketing ili poboljšanje u poslu. Za postizanje bilo kojeg modela strojnog učenja ili statističke analize, definitivno treba znati statistiku, algoritme i osnove matematičkih koncepata. Dok se vozimo brzo naprednom tehnologijom, umjetna inteligencija je sadašnjost i budućnost.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za razlike između strojnog učenja i statistike, njihovog značenja, usporedbe između glave, ključnih razlika, tablice usporedbe i zaključka. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Rudarstvo podataka vs strojno učenje - 10 najboljih stvari koje morate znati
- Poslovna inteligencija u odnosu na strojno učenje - koji je bolji
- Prediktivna analitika u odnosu na statistiku
- Naučite 5 korisnih usporedbi između podataka o podacima i statistike