Разлики между машинно обучение и статистика
Машинното обучение е подмножество от сектори на изкуствен интелект, където оставяте машината да тренира върху себе си и да получавате резултати от прогнозирането. Машинното обучение е просто обучение на данни с помощта на алгоритми. Понякога това е и черна кутия за повечето анализатори на данни. Тренирате машината (Компютър или модел) с набор от правила, които имате (точки от данни). Статистиката е клон на математиката, където извличате модели в данните, като използвате математически решения. Статистиката е чиста математика. За да се получат каквито и да било прозрения или корелации между данните, има някои геометрични модели, които биха могли да бъдат идентифицирани и са получени с помощта на математически практики (статистика). За идентифициране на модела статистиката влиза в картината.
Нека да проучим подробно много повече за машинното обучение и статистиката:
С прости думи или обозначения, вие давате на машината някои условно базирани Ако X1 = и X2 = тогава Y = оценител. По подобен начин много точки от данни се комбинират, за да се получи оценката или прогнозата. Това прави машината сама по себе си. Той тренира с всички подадени данни и когато се дадат нови стойности, автоматично дава оценка.
Преди да подадете данните в машината, е много важно да разберете данните и да идентифицирате всички корелации и модели. Ако има връзка между две или повече данни, то това е като голяма приложимост при даване на правилна прогноза.
В света на изкуствения интелект сега повечето компании се насочват към автоматизацията, роботиката. Основата или основите за водене на такива домейни са статистика, линейна алгебра, вероятност и геометрия. Това е така, защото вникването на данни или всеки проблем, свързан с данните, може да бъде решен с помощта на математиката.
С уважение към набора от умения за машинно обучение и статистика и описателна статистика или статистическо моделиране се изгражда от статистиката. Докато машинното обучение се отнася до хипотезата, класификация, която изисква познаване на основни програми и структури на данни и алгоритми.
Сравнение между главата на машинното обучение и статистиката
По-долу е топ 10 на сравнението между машинно обучение и статистика 
Ключови разлики между машинно обучение и статистика
По-долу са списъците с точки, опишете основните разлики между машинното обучение и статистиката
1. Машинното обучение е клон от изкуствения интелект, който се занимава с нечовешката сила за постигане на резултатите. Статистиката е подполе на математиката, където става дума за производни и вероятности, изведени от данните.
2. Машинното обучение е едно от областите в науката за данни, а статистиката е основа за всякакви модели на машинно обучение. За да се изгради моделът, трябва да се направи EDA (проучвателен анализ на данните), където статистиката играе основна роля.
3. За да се изгради модел, първоначалният етап е да се направи конструктивна функция, която включва кои атрибути да бъдат използвани и кои атрибути дават резултати за осигуряване на максимална вероятност. За да се получат правилните характеристики, е важна връзка между независимите променливи или точки от данни, за да се идентифицира.
4. Машинното обучение срещу статистиката не е две различни концепции. И двете машинно обучение и статистика са свързани помежду си. Без статистика не може да се изгради модел и няма причина просто да прави статистически анализ на данните. Това води до изграждането на модела.
5. Дори след изграждането на модела, за да се измери ефективността и да се оценят резултатите, статистиката влиза и играе жизненоважна роля. За да се измери ефективността, в науката за данните се изграждат много показатели за оценка. Едно от тях е изграждането на матрична алгебра за объркване, където се извеждат истински позитиви, фалшиви отрицания, истински отрицания и фалшиви положителни резултати.
6. По отношение на приложенията машинното обучение и статистиката са съчетани по начин, който едното води към друг.
7. Статистическият анализ и машинното обучение си сътрудничат, за да се приложи науката за данните към проблема с данните или да се получат прозрения от данните, което води до по-голямо въздействие върху продажбите или бизнеса и маркетинга.
8. Машинното обучение е клон на науката за данни или аналитиката, който води до автоматизация и изкуствен интелект. Статистиката е клон на математиката, където прилагате тези решения към данните, което води до прогнозно моделиране и т.н.
Таблица за сравнение между машинно обучение и статистика
Следват списъците с точки, които показват сравненията между машинното обучение и статистиката
| ОСНОВА ЗА
СРАВНЕНИЕ | Машинно обучение | Статистика |
| дефиниция | Машинното обучение е набор от стъпки или правила, подадени от потребителя, когато машината разбира и тренира сама по себе си | Статистиката е математическо понятие за намиране на моделите от данните. |
| употреба | За прогнозиране на бъдещите събития или класифициране на съществуващ материал | Връзката между точките от данни |
| Видове | Контролирано обучение и неуправляемо обучение | Прогнозиране на непрекъснати променливи, Регресия, класификация |
| Вход изход | Функции и етикети | Datapoints |
| Случаи на употреба | За хипотеза | Корелация между точките на данни, едномерна, многовариантна |
| Лесна употреба | Математика и алгоритми | Знания по математика |
| Приложения | Прогноза за времето, тематично моделиране,
Предсказуемо моделиране | Описателна статистика, намиране на модели, отстъпки в данните |
| поле | Анализ на данни, Изкуствен интелект | Изкуствен интелект, лаборатории за научни изследвания. |
| Откроява | Преобладаващи алгоритми и концепции като невронни мрежи | Производни, вероятности |
| Ключови думи | Линейна регресия, Случайна гора, поддържаща векторна машина, невронни мрежи | Ковариация, едновариантност, многовариантност, оценители, p-стойности, rmse |
Заключение - Машинно обучение срещу статистика
В този съвременен технологичен свят изкуственият интелект се предлага на пазара в наши дни. Тъй като технологията се разширява, а иновациите и идеите се изливат, се получава генеричен обем от данни, които се генерират. Когато има данни, има нужда от анализи. Анализът основно се състои в това колко информация може да се извлече от данните. Както в традиционните RDBMS структурирани анализи на данни и описателната статистика, има много прозрения и отслабвания, които са пропуснати или скрити, което може да бъде полезно за подобряване на бизнеса. Тези остатъци носят голямо значение при вземането на решения или подобряването на продажбите на продуктите.
Науката за данните се прилага към обема данни, които се генерират през тези години или дори върху историческите данни. Отличните хора се използват добре и не се игнорират, когато се събира повече полезна информация, за да се изведат положителни резултати, които влияят на маркетинга или подобрението в бизнеса. За да се реализират всякакви модели на машинно обучение или статистически анализ, човек определено трябва да знае статистики, алгоритми и основи на математическите понятия. Докато се движим към бърза технология, Изкуственият интелект е настоящето и бъдещето.
Препоръчителен член
Това е ръководство за разликите между машинно обучение и статистика, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица за сравнение и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете
- Бизнес интелигентност срещу машинно обучение - кой е по-добър
- Прогнозна анализа спрямо статистиката
- Научете 5 полезни сравнения между Data Science и статистика