Научете за разликата между статистиката и машинното обучение
Машинното обучение се използва ефективно в различни области като откриване на измами, резултати от търсенето в мрежата, реклами в реално време на уеб страници и мобилни устройства, текстово базиран анализ на настроенията, оценка на кредити и следващи най-добри оферти, прогнозиране на грешки в оборудването, нови модели на ценообразуване, мрежово откриване на проникване, разпознаване на образи и изображения и филтриране на спам по имейл сред други полета. Статистиката се дефинира като проучване на събирането, анализа, интерпретацията, представянето и организацията на данни. Когато статистическите данни се прилагат към научен, индустриален или обществен проблем, тогава процесът обикновено започва с определяне на статистическата съвкупност или процес на статистически модел.
Статистика срещу машинно обучение -
Данните непрекъснато се променят и развиват. Но е много важно да се адаптираме към тези промени, тъй като данните са критичен аспект на растежа на компаниите по целия свят.
Данните се дефинират като обикновени факти и статистически данни, които се събират по време на ежедневните операции на марка / компания. Въпреки че почти всички видове компании събират данни, за марките е много важно да имат смисъл от това.
Без да може да направи изводите и знанията от данните, става напълно безполезен. Ето защо дори и ако компаниите имат много информация и данни, понякога те губят, защото не са в състояние да разберат от нея.
От създаването си компаниите събират много информация и данни за различни неща като информация за клиента, продуктови акценти, проблеми на партньорите и отзиви на служителите.
Тези данни и информация могат да бъдат ефективно използвани за записване и измерване на широк спектър от бизнес функции, независимо дали са външни или вътрешни. Само по себе си данните не са много информативни, но са основа, на която компаниите могат да вземат бъдещи решения и да разработят и успешни стратегии.
Клиентите са основата, върху която марките изграждат своето име и стойност на пазара. Ето защо данните за клиентите са изключително важни, тъй като позволяват на марките да подобряват и разбират своите клиенти по редица различни начини.
Следователно данните са единственият начин, по който компаниите разбират много аспекти на фирмените функции като редица запитвания, получени доходи, получени разходи наред с други неща.
Следователно данните са важни за марките, за да разберат начина на мислене и очакванията на клиента. Като цяло, данните са важен елемент за гарантиране на постоянен успех и растеж на всяка компания, особено в тази конкурентна възраст и времена.
Статията за статистика срещу машинно обучение е структурирана по-долу -
- Статистика срещу машинно обучение Инфографика
- Каква е разликата Статистика срещу машинно обучение?
- По-задълбочен поглед върху статистиката и нейното значение за обществото
- По-задълбочен поглед върху машинното обучение и неговото значение в обществото
- Заключение - Статистика срещу машинно обучение
Статистика срещу машинно обучение Инфографика
Същите ли са данните и информацията? Каква е разликата Статистика срещу машинно обучение?
Данните и информацията са две различни неща. Докато данните са сурови факти и статистика, информацията е същите данни, които се представят точно и навреме.
Освен това информацията е специфична и организирана, като обикновено се прави с цел да се даде контекст и разбиране на определен аспект на функционирането на марката. Друг начин, по който информацията се различава от данните е, че именно чрез информацията марките могат да вземат правилни решения и да създадат кампании, които са креативни, ефективни и ангажиращи.
Ето защо информацията е толкова важна, тъй като позволява на марките да взимат решения, които могат да бъдат използвани от ръководството, за да могат наистина да се овластяват.
Ето защо марките се стремят да събират информация за клиентите и клиентите, така че да могат да взаимодействат с тях по ефективен начин. Като се има предвид това, важно е да се помни, че истинската стойност на информацията се крие в способността й да дава насоки на компанията.
Например, ако според информацията, предоставена от клиентите, липсва удовлетвореност на клиентите, е полезно само ако марката промени това възприятие, като предлага по-добра стойност на своите продукти и услуги.
Накратко, информационният процес трябва да бъде част от по-широк процес на преглед в рамките на компаниите, така че да им помогне да постигнат по-добри и по-печеливши резултати.
Следователно информацията може да се събира и анализира чрез различни средства, които са машинно обучение и статистика.
От хора, живеещи в страна, до атоми, съдържащи се в кристал, населението може да бъде от най-различни типове. Справянето с всички аспекти на данните, като планиране на събирането на данни за експерименти, статистиката е разнообразно и изчерпателно поле.
Машинното обучение, от друга страна, е подполе на компютърните науки, което се е развило от изучаването на теорията за изчислително обучение в областта на изкуствения интелект и разпознаването на образи.
Артър Самуел през 1959 г. определя машинното обучение като полето на изучаване, което дава възможност на компютрите да учат, като се програмират по изричен начин.
Този тип обучение изследва изучаването и изграждането на алгоритми, които могат да помогнат на потребителите да учат и да прогнозират данни. Такива алгоритми работят чрез създаване на модел и се използват за прогнозиране, управлявано от данни, а не следване на статични инструкции на програмата.
Препоръчителни курсове
- Курс по IP маршрутизация
- Курсове за хакерско обучение
- Курс по RMAN
- Онлайн курс за сертифициране в Python
По-задълбочен поглед върху статистиката и машинното обучение
Статистиката играе много важна роля в почти всяка сфера на човешката дейност. От подпомагане на определянето на глава от населението на дадена държава до степента на заетост до броя на медицинските / училищните заведения, необходими в даден регион, статистиката и машинното обучение имат много важна роля за функционирането на човешкото общество.
В настоящото време статистиката заема много важна и критична позиция в редица области, включително търговията, търговията, психологията, химията, ботаниката, астрономията и много други.
Това е така, защото като поле статистиката има широко приложение в почти всички видове райони и болест. Ето някои важни области, в които статистиката и машинното обучение могат да бъдат приложени за събиране на по-добра информация и информация.
- Бизнес: Статистиката играе много важна и критична роля в областта на бизнеса. Това е така, защото марките и компаниите са изключително конкурентни, което затруднява марките да останат пред своите очаквания и желания на клиентите. Ето защо е важно марките да вземат бързи решения, за да могат да вземат по-добри решения. Статистиката може да помогне на марките да разберат очакванията на клиента и по този начин да балансират търсенето и предлагането по ефективен начин. Това означава, че много от решенията на марката зависят от добрите статистически решения и прозрения.
- Икономика: Друга важна област, в която статистиката играе важна роля в икономиката. Това е така, защото статистиката до голяма степен зависи от статистиката. Това е така, защото националните сметки за доходи са важни показатели за икономистите и администраторите. Статистическите методи се използват за подготовката на тези сметки и дори за събиране и анализ на данни. Връзката между предлагането и търсенето се изучава чрез статистически анализ и почти всеки аспект на икономиката изисква голямо и сложно разбиране на статистиката.
- Математика: Статистиката е неразделна част от всички естествени и социални науки. Методите на естествените науки са надеждни, но техните заключения понякога не са толкова вероятни, защото се основават на непълни доказателства. Статистическа помощ при точното описание на тези измервания. Много статични методи като средни вероятности, дисперсии, оценки са неразделна част от математиката и често се използват в тази област.
- Банково дело: Друга област, в която статистиката играе важна роля в банкирането. Банките изискват статистически данни по редица причини и цели. Почти всички банки работят на принципа, че когато един от клиентите им инвестира някакви пари в своята банка, те ще го задържат в банката си известно време и няма да го изтеглят. Чрез получаване на печалба от тези депозити банката печели печалби и това е основният източник на техните приходи. Банкерите използват статистически подходи, основани на вероятността, за да изчислят броя на вложителите и техните вземания за определен ден, като по този начин им позволяват да функционират гладко и ефективно.
- Управление на държавата: Статистиката е друга област, която е от съществено значение за растежа и развитието на всяка страна. Това е така, защото статистиката е основата за изготвяне на политики в страната. Ето защо статистическите данни се използват широко за вземане на административни решения. Например, ако правителството иска да повиши скалата на заплащането на служителите, така че да им помогне да повишат жизнения си стандарт, чрез статистиката правителството може да намери увеличение на разходите за живот. В допълнение, подготовката на федералните и провинциалните бюджети също зависи от статистиката, тъй като тя помага на служителите да оценят очакваните разходи и приходи от различни източници. Така че статистиката е много важна, за да помогне на правителствата да изпълняват главно своите задължения.
По-задълбочен поглед върху машинното обучение и неговото значение в обществото
Компютрите и лаптопите превзеха целия свят от буря и драстично промениха живота на много хора. Нека визуализираме ситуация за минута. Нека се опитаме да мислим за свят без компютри.
Ако това се случи, хората в областта на медицината нямаше да намерят много лекове срещу болести, защото компютрите изиграха жизненоважна роля в процеса на подпомагане на медицинските специалисти да придобият по-добра представа за света на болестите и здравето.
Отново филми като Toy Story и Jurassic Park не биха били възможни без компютри, защото тези филми са използвали компютърна графика и анимация.
Аптеките трудно биха могли да следят какви лекарства да дават на своите пациенти. Преброяването на гласовете би било близо до невъзможно без компютри и още по-важното космическо проучване все още би останало далечна мечта за всички космически ентусиасти.
Поради нарастващото значение на компютрите, изчислителните технологии взеха още по-голяма роля и това доведе до способността на машините автоматично да прилагат сложни математически изчисления към големи данни с по-бързи и бързи темпове.
Някои от широко разпространените примери за приложения за машинно обучение, които днес са изключително популярни в света, включват следното:
- Същността на машинното обучение е изключително популярният автомобил на Google със самостоятелно управление
- Офертите за онлайн препоръки, които са персонализирани за платформи като Amazon и Netflix, са резултат от приложения за машинно обучение, които сега са подходящи за разбиране на ежедневното човешко поведение
- Разбирането на поведението на клиентите в Twitter за марки и сега машинното обучение с създаването на езикови правила помага на марките да разберат и овластяват своите клиенти в публичното пространство
- Откриването на измами е важно поле, където машинното обучение помага на марките да бъдат безопасни и ефективни във всички платформи
Днес има нарастващ интерес към машинното обучение, защото днес нарастващите обеми и разнообразие от налични данни, изчислителната обработка доведоха до необходимост от по-евтини и мощни методи за анализ на данни.
Това означава, че машинното обучение може да ни помогне бързо да произвеждаме модели, които могат да анализират по-големи данни и да предоставят по-бързи решения, които са точни и ефективни, дори в голям мащаб.
Всичко това означава, че прогнозите с висока стойност могат да помогнат на икономиките и марките да вземат по-добри и интелигентни решения не само без човешка намеса, но и в реално време.
Марките се нуждаят от бързо движещи се потоци за моделиране, за да бъдат в крак с нуждите на пазара и те могат да направят това по ефективен начин чрез използването на машинно обучение.
Докато хората обикновено могат да създават един или два добри модела седмично, машинното обучение може да създава хиляди модели седмично, което прави марките по-ефективни и по-добри в дългосрочен план.
Следователно машинното обучение много се различава от статистическите данни. Казано по-просто, докато машинното обучение използва едни и същи алгоритми и техники, има голяма разлика между тези две техники за статистика срещу машинно обучение.
Докато извличането на данни открива неизвестни досега модели и знания, машинното обучение се използва за възпроизвеждане на известни модели и знания.
След това тези модели автоматично се прилагат към други данни и след това се използват, за да помогнат на заинтересованите хора да вземат по-добри решения и действия.
С увеличеното използване на компютрите, информационните техники и машинното обучение също бързо се развиват, за да отговорят на нуждите на марки и компании от сектори.
Невронните мрежи отдавна се използват в приложения за извличане на данни и сега със силата на компютрите е възможно да се създадат множество невронни мрежи, които имат много слоеве. При машинното обучение на линговете се наричат дълбоки невронни мрежи.
Заключение - Статистика срещу машинно обучение
Всичко това означава, че данните, независимо от статистиката срещу машинното обучение, трябва да бъдат разбрани и анализирани по-добре. Това е така, защото прозренията на данните са от решаващо значение за успеха и провала на марките в различните категории и инвестирането им е едно от основните изисквания на всички видове компании.
Препоръчителни статии
Ето някои статии, които ще ви помогнат да получите повече подробности за статистиката срещу машинното обучение, както и за статистиката и машинното обучение, така че просто преминете през линка, който е даден по-долу.
- Машинно обучение срещу статистика
- Кариери в статистиката
- Важна стъпка към начина на живот на инвестиционните банкери
- Въпроси за интервю за статистиката | Полезни и най-питани