Masinõpe vs ennustav modelleerimine - 8 vinge erinevust

• Erinevused masinõppe ja ennustava modelleerimise vahel

Erinevused masinõppe ja ennustava modelleerimise vahel

Masinõpe on infotehnoloogia valdkond, mis kasutab oma süsteemide programmeerimiseks kognitiivseid õppemeetodeid ilma vajaduseta neid selgesõnaliselt programmeerida. Teisisõnu on teada, et need masinad kasvavad kogemustega paremini.
Masinõpe on seotud muude matemaatiliste tehnikatega ja ka andmete kaevandamisega, mis hõlmab selliseid termineid nagu juhendatud ja juhendamata õpe.
Ennustav modelleerimine on seevastu matemaatiline tehnika, mis kasutab ennustamiseks statistikat. Selle eesmärk on edastatud teabe põhjal tööd teha, et pärast sündmuse käivitamist jõuda järeldusele.

Lühidalt öeldes, kui tegemist on andmete analüütikaga, on masinõpe metoodika, mida kasutatakse keerukate algoritmide ja mudelite väljatöötamiseks ja genereerimiseks, mis võimaldavad ennustamist. Seda nimetatakse rahvapäraselt ennustatavaks analüüsiks kommertskasutuses, mida teadlased, insenerid, andmeteadlased ja muud analüütikud kasutavad ajaloolise õppe abil otsuste tegemiseks ja tulemuste pakkumiseks ning varjatud teadmiste paljastamiseks.
Selles postituses uurime üksikasjalikult erinevusi.

Võrdlus masinõppe ja ennustava modelleerimise vahel (infograafika)

Allpool on 8 parimat masinõppe ja ennustava modelleerimise võrdlust

Peamised erinevused masinõppe ja ennustava modelleerimise vahel

1. Masinõpe on AI-tehnika, kus algoritmidele antakse andmeid ja neid palutakse töödelda ilma ettemääratud reeglite ja määrusteta. Ennustav analüüs on ajalooliste andmete ja olemasolevate väliste andmete analüüs, et leida mustreid ja käitumisharjumusi.
2. Masinõppe algoritmid on koolitatud õppima oma mineviku vigadest, et parandada tulevast toimimist, samas kui ennustaja teeb teadlikke ennustusi, tuginedes ainult ajaloolistele andmetele tulevaste sündmuste kohta
3. Masinõpe on uue põlvkonna tehnoloogia, mis töötab parematel algoritmidel ja tohutul hulgal andmeid, samas kui ennustav analüüs on uuring ja mitte konkreetne tehnoloogia, mis eksisteeris kaua enne masinõppe kasutuselevõttu. Alan Turing oli seda tehnikat juba II maailmasõja ajal sõnumite dekodeerimiseks kasutanud.
4. Masinõppega seotud tavad ja õppemeetodid hõlmavad juhendatud ja juhendamata õppimist, samas kui ennustava analüüsi jaoks on see kirjeldav analüüs, diagnostiline analüüs, ennustav analüüs, preskriptiivne analüüs jne.
5. Kui meie masinõppe mudel on koolitatud ja testitud suhteliselt väiksema andmekogumi jaoks, saab sama meetodit kasutada ka peidetud andmete jaoks. Andmeid ei pea tegelikult kallutama, kuna see tooks kaasa halva otsuse tegemise. Ennustava analüüsi korral on andmed kasulikud, kui need on täielikud, täpsed ja olulised. Andmete kvaliteedi eest tuleb hoolitseda siis, kui andmeid võetakse algselt. Organisatsioonid kasutavad seda prognooside, tarbijate käitumise ennustamiseks ja järelduste põhjal ratsionaalsete otsuste langetamiseks. Edujuhtum toob kindlasti kaasa äri ja ettevõtte tulude kasvu.

Masinõpe vs ennustav modelleerimise võrdlustabel

Võrdluse alus	Masinõpe	Ennustav modelleerimine
Definitsioon	Meetod, mida kasutatakse keerukate algoritmide ja mudelite väljatöötamiseks, mis võimaldavad ennustamist. See on ennustava modelleerimise aluspõhimõte	Kirjeldava põhianalüütika täiustatud vorm, mille tulemuste saamiseks kasutatakse praegust ja ajaloolist andmekogumit. Võib öelda, et see on masinõppe alamhulk ja rakendus.
Modus operandi	Adaptiivne tehnika, kus süsteemid on piisavalt nutikad, et uue andmekomplekti lisamisel kohaneda ja õppida, ilma et oleks vaja otseselt programmeerida. Tõhusate tulemuste saamiseks kasutatakse varasemaid arvutusi	On teada, et mudelid kasutavad klassifikaatoreid ja tuvastusteooriat, et arvata tulemuse tõenäosus, kui antud lähteandmed on komplekti
Lähenemisviisid ja mudelid	Otsustuspuu õppimine Seotud reeglite õppimine Kunstlikud närvivõrgud Sügav õppimine Induktiivne loogiline programmeerimine Toetage vektormasinaid Klastrid Bayesi võrgud Tugevdusõpe Esindusõpe Sarnasus ja mõõdikuõpe Hõre sõnaraamatus õppimine Geneetilised algoritmid Reeglitel põhinev masinõpe Klassifitseerimissüsteemide õppimine	Andmete käsitlemise grupimeetod Naiivsed Bayes K-lähima naabri algoritm Enamus klassifikaator Toetage vektormasinaid Võimendatud puud Juhuslikud metsad CART (klassifitseerimis- ja regressioonipuud) MARS Närvivõrgud ACE ja AVAS Tavalised vähimad ruudud Üldistatud lineaarsed mudelid (GLM) Logistiline regressioon Üldistatud lisandimudelid Tugev regressioon Semiparameetriline regressioon
Rakendused	Bioinformaatika Aju-masina liidesed DNA järjestuste klassifitseerimine Arvutuslik anatoomia Arvuti nägemine Objektide äratundmine Krediitkaardipettuste tuvastamine Interneti-pettuste tuvastamine Keeleteadus Turundus Masina taju Meditsiiniline diagnoos Majandusteadus Kindlustus NLP Optimeerimine ja metaheuristlik Veebireklaamid Soovitus ja otsingumootorid Roboti vedurid Järjestuste kaevandamine Sentimentide analüüs Kõne ja käekirjatuvastus Finantsturgude analüüs Aegridade prognoosimine	Uplifti modelleerimine Arheoloogia Kliendisuhete juhtimine Autokindlustus Tervishoid Algoritmiline kauplemine Ennustava modelleerimise märkimisväärsed omadused Andmete sobitamise piirangud Turunduskampaaniate optimeerimine Pettuste tuvastamine Riski vähendamine Täiustatud ja sujuvamad toimingud Klientide hoidmine Müügilehtri ülevaade Kriisiohjamine Riski maandamine ja parandusmeetmed Katastroofide ohjamine Klientide segmenteerimine Kudemise ennetamine Finantsmudelid Turusuundumused ja analüüs Krediidiskoor
Uuendage käitlemist	Statistilist mudelit värskendatakse automaatselt	Andmeteadlased peavad mudelit mitu korda käsitsi käitama
Nõuete täpsustamine	Esitada tuleb nõuetekohane nõuete komplekt ja ettevõtlusega seotud põhjendused	Äritegevuse põhjenduste ja nõuete komplekt tuleb selgitada
Sõidutehnika	Masinõpe toimub andmepõhiselt	Ennustav modelleerimine põhineb juhtumipõhiselt
Puudused	Töötage katkendlike kadude funktsioonidega, mida on raske eristada, optimeerida ja masinaõppe algoritmidesse lisada Probleem peab olema väga kirjeldav, et leida õige algoritm ML-lahenduse rakendamiseks Enne algoritmi tegelikku kasutamist tuleb luua suured andmenõuded ja koolitusandmed, näiteks süvaõppe andmed	Vajadus tohutu hulga andmete järele, kuna ajaloolised andmed on täpsemad, on tulemus Vaja kõik mineviku suundumused ja mustrid Küsitluse prognoosimise ebaõnnestumisel võetakse arvesse konkreetseid parameetreid, mis ei ole reaalajas ning seega võivad praegused stsenaariumid mõjutada küsitlust HR analüütikat takistab arusaam inimeste käitumisest

Järeldus - masinõpe vs ennustav modelleerimine

Mõlemad tehnoloogiad pakuvad lahendusi organisatsioonidele kogu maailmas nende endi valdkondades. Tipporganisatsioonid, nagu Google, Amazon, IBM jne, investeerivad palju nendesse tehisintellekti ja masinõppe algoritmidesse, et tegelikul viisil paremini ja tõhusamalt lahendada. Teie enda otsustada, millist meetodit teie ettevõte vajab. Kirjutage meile allpool olevasse kommentaaride jaotisse, milline tehnoloogia teile mingil moel kasuks oli.
Lisateavet suurandmete ja praeguste tehnoloogiapõhiste artiklite kohta leiate meie ajaveebist.

Soovitatav artikkel

See on olnud juhend masinõppe vs ennustava modelleerimise, nende tähenduse, pea võrdlemise kohta, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -

1. Masinõppega intervjuu küsimused
2. tatistika vs masinõpe
3. 13 parimat tööriista ennustava analüüsi jaoks
4. Ennustav analüüs või prognoosimine
5. Mis on tugevdusõpe?