Saznajte više o razlici između statistike i strojnog učenja

Strojno učenje učinkovito se koristi u raznim područjima kao što su otkrivanje prijevara, rezultati pretraživanja weba, oglasi u stvarnom vremenu na web stranicama i mobilnim uređajima, tekstualna analiza osjećaja, kreditno bodovanje i sljedeće najbolje ponude, predviđanje kvarova opreme, novi modeli cijena, otkrivanje upada u mrežu, prepoznavanje uzorka i slike te filtriranje neželjene pošte putem e-pošte među ostalim poljima. Statistika se definira kao studija prikupljanja, analiza, interpretacija, prezentacija i organizacija podataka. Kad se statistika primijeni na znanstveni, industrijski ili društveni problem, tada postupak obično započinje odlučivanjem statističke populacije ili procesa statističkog modela.

Statistika vs Strojno učenje -

Podaci se neprestano mijenjaju i razvijaju. Ali vrlo je važno prilagoditi se tim promjenama, jer su podaci kritični aspekt rasta tvrtki širom svijeta.

Podaci se definiraju kao jednostavne činjenice i statistike koje se prikupljaju tokom svakodnevnog poslovanja marke / tvrtke. Iako gotovo sve vrste tvrtki prikupljaju podatke, za marke je jako važno da to imaju smisla.

Bez da se iz podataka može izvući bilo kakav uvid i znanje, ono postaje potpuno beskorisno. Zato, čak i ako tvrtke imaju puno informacija i podataka, ponekad se izgube jer ih nisu u stanju osjetiti.

Od svog osnutka tvrtke prikupljaju puno informacija i podataka o raznim stvarima poput informacija o kupcima, istaknutim proizvodima, brigama partnera i povratnim informacijama zaposlenika.

Ti se podaci i informacije mogu učinkovito koristiti za bilježenje i mjerenje sveobuhvatnog niza poslovnih funkcija, bilo vanjskih ili internih. Podaci sami po sebi nisu baš informativni, ali su osnova na kojoj tvrtke mogu donositi buduće odluke i razvijati uspješne strategije.

Kupci su osnova na kojoj su marke izgradile svoje ime i vrijednost na tržištu. Zbog toga su podaci o kupcima izuzetno važni jer omogućuju robnim markama da poboljšavaju i razumiju svoje kupce na različite načine.

Podaci su, dakle, jedini način na koji tvrtke razumiju mnoge aspekte funkcija poduzeća kao što su brojni upiti, primljeni prihodi, troškovi primljeni između ostalog.

Podaci su stoga važni kako bi marke shvatile način razmišljanja i očekivanja kupaca. Sve u svemu, podaci su važan element za postizanje kontinuiranog uspjeha i rasta bilo koje tvrtke, posebno u ovom konkurentnom dobu i vremenu.

Članak o statistici i strojnom učenju strukturiran je dolje -

  • Statistika vs Infographics za strojno učenje
  • Koja je razlika Statistike u odnosu na strojno učenje?
  • Detaljniji pogled na statistiku i njenu važnost u društvu
  • Detaljniji pogled na strojno učenje i njegovu važnost u društvu
  • Zaključak - Statistika protiv strojnog učenja

Statistika vs Infographics za strojno učenje

Jesu li podaci i podaci isti? Koja je razlika Statistike u odnosu na strojno učenje?

Podaci i informacije dvije su različite stvari. Iako su podaci neobrađene činjenice i statistike, podaci su isti podaci koji su predstavljeni točno i pravovremeno.

Nadalje, informacije su specifične i organizirane, u pravilu se vrše sa ciljem da se kontekstu i razumijevanju daju određeni aspekti funkcioniranja marke. Drugi način na koji se informacije razlikuju od podataka je taj da brendovi putem informacija mogu donositi ispravne odluke i stvarati kreativne, učinkovite i privlačne kampanje.

Zbog toga su informacije toliko važne jer omogućuju robnim markama donošenje odluka koje uprava može koristiti kako bi se zaista osnažila.

Zato brandovi nastoje prikupljati informacije o kupcima i klijentima kako bi mogli učinkovito stupiti u interakciju s njima. Uz sve ovo, važno je zapamtiti da se istinska vrijednost informacija nalazi u njegovoj sposobnosti da usmjeri tvrtku.

Na primjer, ako prema podacima koje pružaju kupci, nedostaje zadovoljstvo kupaca, korisno je samo ako marka promijeni tu percepciju nudeći bolju vrijednost svojim proizvodima i uslugama.

Ukratko, proces informiranja trebao bi biti dio šireg procesa pregleda unutar kompanija, tako da im može pomoći u postizanju boljih i profitabilnijih rezultata.

Informacije se, dakle, mogu prikupljati i analizirati na različite načine koji su strojno učenje i statistika.

Od osoba koje žive u zemlji do atoma sadržanih u kristalu, populacija može biti različitih vrsta. Suočavanje sa svim aspektima podataka kao što je planiranje prikupljanja podataka za eksperimente, statistika je raznoliko i sveobuhvatno polje.

Strojno učenje, s druge strane, je potpolje informatike koje se razvilo iz proučavanja teorije računalnog učenja u umjetnoj inteligenciji i prepoznavanju obrazaca.

Arthur Samuel 1959. godine definirao je strojno učenje kao polje učenja koje računalima daje mogućnost učenja s eksplicitnim načinom programiranja.

Ova vrsta učenja istražuje proučavanje i izgradnju algoritama koji mogu pomoći korisnicima da uče i predvidjeti podatke. Takvi algoritmi djeluju stvaranjem modela i koriste se za predviđanje na temelju podataka umjesto za praćenje statičkih programskih uputa.

Preporučeni tečajevi

  • Tečaj IP usmjeravanja
  • Hakerski tečajevi
  • Tečaj na RMAN-u
  • Online tečaj za certificiranje u Pythonu

Detaljniji pogled na statistiku i strojno učenje

Statistika igra vrlo važnu ulogu u gotovo svim sferama ljudske aktivnosti. Od pomaganja u odlučivanju po stanovniku zemlje do stope zaposlenosti do broja potrebnih zdravstvenih / školskih ustanova u regiji, statistika i strojno učenje imaju vrlo važnu ulogu u funkcioniranju ljudskog društva.

U današnje vrijeme statistika ima vrlo važno i kritično mjesto u brojnim područjima, uključujući trgovinu, trgovinu, psihologiju, kemiju, botaniku, astronomiju.

To je zato što statistika kao polje ima široku primjenu u gotovo svim vrstama područja i bolesnosti. Evo nekoliko važnih područja na kojima se statistika i strojno učenje mogu primijeniti za prikupljanje boljih informacija i uvida.

  1. Posao: Statistika ima vrlo važnu i kritičnu ulogu u području poslovanja. To je zato što su brandovi i tvrtke izuzetno konkurentni, pa otežava robnim markama da ostanu ispred očekivanja i želja svojih kupaca. Stoga je važno da brendovi brzo donose odluke kako bi mogli donositi bolje odluke. Statistički podaci mogu pomoći robnim markama da razumiju očekivanja kupaca, a time i učinkovito uravnotežiti njihovu potražnju i ponudu. To znači da puno odluka branda ovisi o dobrim statističkim odlukama i uvidima.
  2. Ekonomija: Još jedno važno područje u kojem statistika igra važnu ulogu u ekonomiji. To je zato što statistika uvelike ovisi o statistici. To je zato što su računi nacionalnog dohotka važni pokazatelji za ekonomiste i administratore. Statističke metode koriste se za pripremu ovih računa, pa čak i za prikupljanje i analizu podataka. Odnos ponude i potražnje proučava se statističkom analizom i gotovo svaki aspekt ekonomije zahtijeva veliko i zamršeno razumijevanje statistike.
  3. Matematika: Statistika je sastavni dio svih prirodnih i društvenih znanosti. Metode prirodnih znanosti pouzdane su, ali njihovi zaključci ponekad nisu toliko vjerojatni jer se temelje na nepotpunim dokazima. Statistička pomoć u preciznom opisivanju ovih mjerenja. Mnogo statičkih metoda poput prosječnih vjerojatnosti, disperzija, procjena sastavni je dio matematike i često se koriste u ovom polju.
  4. Bankarstvo: Još jedno područje u kojem statistika igra važnu ulogu u bankarstvu. Banke zahtijevaju statistiku iz više razloga i svrhe. Gotovo sve banke rade na principu da kad jedan od njihovih klijenata uloži nešto novca u svoju banku, neko vrijeme će ga zadržati u svojoj banci i neće ga povući. Dobivanjem dobiti iz ovih depozita banka ostvaruje dobit i to je glavni izvor njihovih prihoda. Bankari koriste statističke pristupe temeljene na vjerojatnosti za procjenu broja štediša i njihovih potraživanja za određeni dan, omogućavajući im tako glatko i učinkovito djelovanje.
  5. Upravljanje državom: statistika je još jedno područje koje je ključno za rast i razvoj bilo koje zemlje. To je zato što je statistika osnova na kojoj se izrađuju politike u zemlji. Zato se statistički podaci široko koriste za donošenje administrativnih odluka. Na primjer, ako vlada želi povećati visinu plaće zaposlenika kako bi im pomogla u povećanju životnog standarda, kroz statistiku vlada može pronaći porast troškova života. Uz to, priprema federalnog i pokrajinskog državnog proračuna ovisi i o statistici jer pomaže dužnosnicima da procijene očekivane rashode i prihode iz različitih izvora. Dakle, statistika je vrlo važna kako bi se pomoglo vladama da nesmetano izvršavaju svoje dužnosti.

Detaljniji pogled na strojno učenje i njegovu važnost u društvu

Računala i prijenosna računala olujom su oteli cijeli svijet i drastično su promijenili živote mnogih ljudi. Zamislimo situaciju na minutu. Pokušajmo razmišljati o svijetu bez računala.

Da se to dogodilo, ljudi u medicini ne bi pronašli puno lijekova protiv bolesti, jer su računala igrala vitalnu ulogu u procesu pomaganja medicinskim stručnjacima da steknu bolji uvid u svijet bolesti i zdravlja.

Opet, filmovi poput Toy Story i Jurassic Park ne bi bili mogući bez računala jer su ti filmovi koristili računalnu grafiku i animaciju.

Ljekarne bi teško mogle pratiti što lijekove daju svojim pacijentima. Prebrojavanje glasova bilo bi nemoguće bez računala, a što je još važnije, svemirsko istraživanje bi i dalje ostajalo daleki san svim svemirskim entuzijastima.

Zbog sve veće važnosti računala, računarske tehnologije poprimale su još veću ulogu i to je rezultiralo sposobnošću strojeva da bržim i bržim tempom automatski primjenjuju složene matematičke proračune na velike podatke.

Neki od široko objavljenih primjera primjena strojnog učenja koje su danas u svijetu izuzetno popularne uključuju sljedeće:

  1. Suština strojnog učenja je izuzetno popularan Googleov automobil sa samo pokretanjem
  2. Ponude internetskih preporuka koje su personalizirane za platforme poput Amazona i Netflixa rezultat su primjene strojnog učenja koje su sada pogodne za razumijevanje svakodnevnog ljudskog ponašanja
  3. Razumijevanje ponašanja kupaca na Twitteru za marke i sada strojno učenje s stvaranjem lingvističkih pravila pomaže brendovima da razumiju i osnaže svoje kupce u javnoj domeni
  4. Otkrivanje prijevara važno je polje gdje strojno učenje pomaže robnim markama da budu sigurni i učinkoviti na svim platformama

Danas postoji sve veći interes za strojnim učenjem, jer danas sve veće količine i raznolikosti dostupnih podataka, računalna obrada rezultirala je potrebom za jeftinijim i snažnijim metodama analize podataka.

To znači da nam strojno učenje može pomoći da brzo proizvedemo modele koji mogu analizirati veće podatke i isporučiti brže i preciznije rješenje, čak i u velikoj mjeri.

Sve to znači da predviđanja visoke vrijednosti mogu pomoći gospodarstvima i robnim markama da donose bolje i pametnije odluke, ne samo bez ljudske intervencije, već i u stvarnom vremenu.

Marke trebaju brze tokove modeliranja kako bi išli ukorak sa zahtjevima tržišta i to mogu učiniti na učinkovit način korištenjem strojnog učenja.

Dok ljudi općenito mogu stvoriti jedan ili dva dobra modela tjedno, strojno učenje može stvoriti tisuće modela tjedno, čineći brandove učinkovitijima i boljima na duži rok.

Strojno učenje se stoga uvelike razlikuje od statistike podataka. Jednostavno rečeno, dok strojno učenje koristi iste algoritme i tehnike, postoji velika razlika između ove dvije tehnike statistike i strojnog učenja.

Dok rudarjenje podataka otkriva dotad nepoznate obrasce i znanje, strojno se učenje koristi za reprodukciju poznatih obrazaca i znanja.

Ti se obrasci automatski primjenjuju na ostale podatke, a zatim se koriste za pomoć dotičnim ljudima u donošenju boljih odluka i postupaka.

Sa povećanom uporabom računala, podatkovne tehnike i strojno učenje također se brzo razvijaju kako bi zadovoljile potrebe marki i kompanija iz različitih sektora.

Neuronske mreže već su dugo korištene u aplikacijama za vađenje podataka, a sada je snagom računala moguće stvoriti više neuronskih mreža koje imaju mnogo slojeva. U strojnom učenju lingoa, to se naziva duboka neuronska mreža.

Zaključak - Statistika protiv strojnog učenja

Sve to znači da podatke bez obzira na Statistiku vs Strojno učenje treba razumjeti i analizirati na bolji način. To je zato što su uvidi u podatke presudni za uspjeh i neuspjeh marki po kategorijama, a ulaganje u njih jedan je od glavnih zahtjeva svih vrsta tvrtki.

Preporučeni članci

Evo nekoliko članaka koji će vam pomoći da dobijete više detalja o statistikama u odnosu na strojno učenje, a također i o statistici i strojnom učenju, pa samo prođite donju vezu.

  1. Strojno učenje vs statistika
  2. Karijere u statistici
  3. Važan korak prema načinu ulaganja investicijskih bankara
  4. Pitanja za statistiku | Korisno i najtraženije

Kategorija:

Veliki podaci