Машинно обучение срещу предсказуемо моделиране - 8 страхотни разлики

• Разлики между машинно обучение и прогнозно моделиране

Разлики между машинно обучение и прогнозно моделиране

Машинното обучение е област на компютърните науки, която използва познавателни методи за обучение, за да програмира своите системи, без да е необходимо изрично да се програмира. С други думи, тези машини са добре познати, че се развиват по-добре с опит.
Машинното обучение е свързано с други математически техники, а също и с извличане на данни, което обхваща термини като контролирано и неподдържано обучение.
Предсказателното моделиране, от друга страна, е математическа техника, която използва статистика за прогнозиране. Той има за цел да работи върху предоставената информация, за да стигне до крайно заключение след като събитие е предизвикано.

С две думи, що се отнася до анализа на данни, машинното обучение е методология, която се използва за създаване и генериране на сложни алгоритми и модели, които се поддават на прогнозиране. Това е популярно известно като прогнозен анализ в търговска употреба, който се използва от изследователи, инженери, учени с данни и други анализатори за вземане на решения и предоставяне на резултати и разкриване на скритите прозрения чрез използване на историческото обучение.
В тази публикация ще проучим подробно за разликите.

Сравнение между главата на машинното обучение срещу предсказуемото моделиране (Инфографика)

По-долу е дадено топ 8 сравнение между машинното обучение срещу прогнозиращото моделиране

Ключови разлики между машинното обучение срещу прогнозиращото моделиране

1. Машинното обучение е техника на ИИ, при която на алгоритмите се дават данни и се изисква да обработват без предварително определен набор от правила и разпоредби, докато прогнозният анализ е анализ на исторически данни, както и на съществуващи външни данни за намиране на модели и поведение.
2. Алгоритмите за машинно обучение са обучени да се учат от своите минали грешки за подобряване на бъдещата ефективност, докато прогнозирането прави информирани прогнози въз основа на исторически данни само за бъдещи събития
3. Машинното обучение е технология от ново поколение, която работи върху по-добри алгоритми и огромно количество данни, докато прогнозният анализ е изследването, а не конкретна технология, която съществуваше много преди появата на машинно обучение. Алън Тюринг вече беше използвал тази техника за декодиране на съобщенията по време на Втората световна война.
4. Свързани практики и техники за учене за машинно обучение включва контролирано и неподдържано обучение, докато за предсказуем анализ е описателен анализ, диагностичен анализ, прогнозиращ анализ, предписателен анализ и др.
5. След като моделът ни за машинно обучение бъде обучен и тестван за сравнително по-малък набор от данни, тогава същият метод може да се приложи към скрити данни. Данните на практика не трябва да бъдат предубедени, тъй като това би довело до лошо вземане на решения. В случай на прогнозен анализ, данните са полезни, когато са пълни, точни и съществени. Трябва да се внимава за качеството на данните при първоначалното приемане на данни. Организациите използват това, за да прогнозират прогнози, поведение на потребителите и да вземат рационални решения въз основа на своите констатации. Един успешен случай със сигурност ще доведе до увеличаване на приходите на бизнеса и фирмата.

Таблица за сравнение на машинно обучение срещу предсказуемо моделиране

Основа за сравнение	Машинно обучение	Предсказуемо моделиране
дефиниция	Метод, използван за създаване на сложни алгоритми и модели, които се поддават на прогнозиране. Това е основният принцип зад прогнозиращото моделиране	Усъвършенствана форма на основна описателна аналитика, която използва текущия и исторически набор от данни, за да осигури резултат. Това може да се каже, че е подмножеството и приложението на машинно обучение.
Modus operandi	Адаптивна техника, при която системите са достатъчно интелигентни, за да се адаптират и учат както и когато се добавя нов набор от данни, без да е необходимо директно програмиране. Предишните изчисления ще бъдат използвани за осигуряване на ефективни резултати	Известно е, че моделите използват класификатори и теория на откриване, за да се отгатне вероятността от резултат, даден на набор от входни данни
Подходи и модели	Обучение на дърво на решения Асоциирано обучение за правила Изкуствени невронни мрежи Дълбоко учене Индуктивно програмиране на логиката Поддържащи векторни машини Групирането Байески мрежи Укрепване на обучението Представително обучение Сходство и метрично обучение Рядко обучение по речници Генетични алгоритми Машинно обучение, основано на правила Системи за класифициране на обучение	Групов метод за обработка на данни Наивен Байес Алгоритъм на най-близкия съсед Мажоритарен класификатор Поддържащи векторни машини Подсилени дървета Случайни гори CART (дървета за класификация и регресия) MARS Невронни мрежи ACE и AVAS Обикновени най-малки квадрати Обобщени линейни модели (GLM) Логистична регресия Обобщени модели на добавки Здрава регресия Полупараметрична регресия
Приложения	Биоинформатика Интерфейси на мозъка и машината Класифициране на ДНК последователности Изчислителна анатомия Компютърно зрение Разпознаване на обект Откриване на измами с кредитни карти Откриване на измами в Интернет езикознание маркетинг Машинно възприятие Медицинска диагноза икономика Застраховка НЛП Оптимизация и метахеврист Онлайн реклама Препоръка и търсачки Локомотиви за роботи Последователност на добив Анализ на чувството Разпознаване на реч и почерк Анализ на финансовия пазар Прогнозиране на времевите серии	Uplift моделиране археология Управление на взаимоотношенията с клиенти Авто застраховка Здравеопазване Алгоритмична търговия Забележителни характеристики на прогнозиращото моделиране Ограничения за приспособяване на данни Оптимизация на маркетинговите кампании Откриване на измами Намаляване на риска Подобрени и рационализирани операции Задържане на клиенти Информация за фунията за продажби Управление на кризи Мерки за намаляване на риска и коригиращи мерки Управление на бедствия Сегментиране на клиенти Превенция на къртене Финансово моделиране Пазарна тенденция и анализ Кредитно оценяване
Актуализиране на обработката	Статистическият модел се актуализира автоматично	Учените за данни трябва да стартират модела ръчно няколко пъти
Пояснение на изискването	Трябва да се осигури подходящ набор от изисквания и обосновки на бизнеса	Правилният набор от бизнес обосновки и изисквания трябва да бъдат изяснени
Технология на шофиране	Машинното обучение се управлява от данни	Предсказуемото моделиране се основава на използване на случай
Недостатъци	Работете с прекъснати функции за загуба, които е трудно да се разграничат, оптимизират и включат в алгоритмите за машинно обучение Проблемът трябва да бъде много описателен, за да намери правилния алгоритъм, за да приложи ML решение Необходимо е да се създадат големи изисквания за данни и данни за обучение, като данни за задълбочено обучение, преди алгоритъмът да бъде приложен действително	Необходимост от огромно количество данни, тъй като повече исторически данни са точни Нуждаете се от всички минали тенденции и модели Провалът при прогнозиране на проучванията отчита специфичен набор от параметри, които не са в реално време и следователно текущите сценарии могат да повлияят на анкетата HR аналитиката е възпрепятствана от липсата на разбиране на човешкото поведение

Заключение - машинно обучение срещу предсказуемо моделиране

И двете технологии предлагат решения на организации по целия свят в техните собствени сфери. Топ организации като Google, Amazon, IBM и др. Инвестират много в тези алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение, за да се справят с проблемите в реалния свят по по-добър и ефикасен начин. От вас зависи да решите от какъв метод се нуждаете вашият бизнес. Напред ни пишете в секцията за коментари по-долу коя технология ви е била от полза по какъв начин.
Следете нашия блог за още статии, базирани на големи данни и съвременни технологии.

Препоръчителен член

Това е ръководство за машинно обучение срещу предсказуемо моделиране, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

1. Въпроси за интервю за машинно обучение
2. татистика срещу машинно обучение
3. 13 най-добри инструменти за предсказуем анализ
4. Прогнозен анализ или прогнозиране
5. Какво е усилване на обучението?