Erinevused masinõppe ja statistika vahel
Masinõpe on tehisintellekti sektorite alamhulk, kus lased masinal ise treenida ja saada ennustustulemused. Masinõpe on lihtsalt andmete treenimine algoritmide abil. Mõnikord on see enamiku andmeanalüütikute jaoks ka must kast. Treenite masinat (arvutit või mudelit) vastavalt teie käsutuses olevatele reeglitele (andmepunktid). Statistika on matemaatika haru, kus tuletate andmete mustrid matemaatiliste lahenduste abil. Statistika on puhas matemaatika. Andmete vaheliste arusaamade või korrelatsioonide tuletamiseks on mõned geomeetrilised mustrid, mida saab tuvastada, ja see tuletatakse matemaatiliste tavade (statistika) abil. Mustri tuvastamiseks tuleb statistika pilt.
Uurime üksikasjalikumalt masinõppe ja statistika kohta lähemalt:
Lihtsate sõnade või märkuste abil saate masinale anda tingimuspõhise aluse, kui X1 = ja X2 =, siis Y = hinnang. Samamoodi ühendatakse paljud andmepunktid, et saada hinnang või ennustaja. Seda teeb masin ise. See treenib kõigi sisestatud andmetega ja kui uued väärtused antakse, annab see automaatselt hinnangu.
Enne andmete sisestamist masinasse on väga oluline andmeid mõista ja selgitada välja kõik korrelatsioonid ja mustrid. Kui kahe või enama andmepunkti vahel on korrelatsioon, on see õige ennustuse andmisel kõrge asjakohasus.
Nüüd on tehisintellekti maailmas suundunud enamik ettevõtteid automatiseerimise, robootika poole. Selliste domeenide juhtimiseks vajalik alus või alus on statistika, lineaarne algebra, tõenäosus ja geomeetria. Selle põhjuseks on asjaolu, et andmete mõistmist või mis tahes andmetega seotud probleeme saab lahendada matemaatika abil.
Masinõppe ja statistika oskuste osas kirjeldab statistik kirjeldavat statistikat või statistilist modelleerimist. Kui masinõppimine hõlmab hüpoteesi, siis klassifikatsiooni, mis eeldab põhiliste programmeerimis-, andmestruktuuride ja algoritmide tundmist.
Võrdlus masinõppe ja statistika vahel
Allpool on esitatud kümme peamist masinõppe ja statistika võrdlust 
Peamised erinevused masinõppe ja statistika vahel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi masinõppe ja statistika vahel
1. Masinõpe on tehisintellekti haru, mis tegeleb tulemuste saavutamisel inimesest erineva jõuga. Statistika on matemaatika alamväli, kus käsitletakse tuletisi ja andmetest tuletatud tõenäosusi.
2. Masinõpe on üks andmevaldkonna valdkondi ja statistika on kõigi masinõppe mudelite alus. Mudeli koostamiseks tuleb teha EDA (uuritav andmete analüüs), kus statistika mängib suurt rolli.
3. Mudeli koostamiseks tuleb kõigepealt teostada omaduste väljatöötamine, mis hõlmab kasutatavaid atribuute ja millised atribuudid annavad tulemusi maksimaalse tõenäosuse tagamiseks. Õigete tunnuste saamiseks on oluline tuvastada sõltumatute muutujate või andmepunktide vaheline korrelatsioon.
4. Masinõpe vs statistika pole kaks erinevat mõistet. Nii masinõpe kui ka statistika on üksteisega seotud. Ilma statistikata ei saa mudelit üles ehitada ja pole mingit põhjust lihtsalt andmete statistilist analüüsi teha. See viib mudeli ehitamiseni.
5. Isegi pärast mudeli ehitamist, jõudluse mõõtmiseks ja tulemuste hindamiseks, on statistika olemas ja sellel on ülioluline roll. Toimivuse mõõtmiseks on infoteaduses üles ehitatud palju hindamismõõdikuid. Üks selline on segase maatriksi algebrani ehitamine, kus saadakse tõelised positiivsed, valenegatiivid, tõelised negatiivsed ja valepositiivid.
6. Rakenduste osas on masinõpe ja statistika ühendatud viisil, mis viib teiseni.
7. Statistiline analüüs ja masinõpe on teinud koostööd, et rakendada infoteadust andmeprobleemide jaoks või saada nendest arusaamist, mis avaldab suuremat mõju müügile või ettevõtlusele ja turundusele.
8. Masinõpe on infoteaduse või analüütika haru, mis viib automatiseerimise ja tehisintellekti juurde. Statistika on matemaatika haru, kus rakendate neid lahendusi andmetele, mis viivad ennustava modelleerimiseni jne.
Masinõppe ja statistika võrdlustabel
Allpool on loetelu punktidest, mis näitavad masinõppe ja statistika võrdlusi
| ALUS
VÕRDLUS | Masinõpe | Statistika |
| Definitsioon | Masinõpe on kasutaja poolt toidetud sammude või reeglite kogum, kus masin saab ise aru ja treenib | Statistika on matemaatiline mõiste mustrite leidmiseks andmetest. |
| Kasutamine | Tulevaste sündmuste ennustamiseks või olemasoleva materjali klassifitseerimiseks | Andmepunktide suhe |
| Tüübid | Juhendatud õpe ja juhendamata õpe | Pidevate muutujate prognoosimine, regressioon, klassifikatsioon |
| Sisend väljund | Omadused ja sildid | Andmepunktid |
| Kasutage juhtumeid | Hüpoteesi jaoks | Korrelatsioon andmepunktide vahel, ühe muutujaga, mitme muutujaga |
| Kasutusmugavus | Matemaatika ja algoritmid | Matemaatika teadmised |
| Rakendused | Ilmateade, teema modelleerimine,
Ennustav modelleerimine | Kirjeldav statistika, mustrite leidmine, andmetes kõrvalekalded |
| Väli | Andmeanalüüs, tehisintellekt | Tehisintellekt, andmeteaduse uurimislaborid. |
| Paistab silma | Valdavad algoritmid ja kontseptsioonid nagu närvivõrgud | Tuletisinstrumendid, tõenäosused |
| Märksõnad | Lineaarne regressioon, juhuslik mets, tugivektorimasin, närvivõrgud | Kovariatsioon, ühe muutujaga, mitme muutujaga, hinnangud, p-väärtused, rmse |
Järeldus - masinõpe vs statistika
Selles kaasaegses tehnoloogiamaailmas on tehisintellekt tänapäeval kõik turul. Kuna tehnoloogia laieneb ning uuendused ja ideed levivad, genereeritakse tohutult palju andmeid. Kui andmeid on, on vaja analüütilisi andmeid. Analytics keskendub peamiselt sellele, kui palju andmeid nende andmete põhjal võiks saada. Nagu traditsioonilises RDBMS-i struktureeritud andmeanalüüsis ja kirjeldavas statistikas, on ka palju teadmisi ja kõrvalnähtusi puudu või varjatud, millest võib olla kasu ettevõtte parendamisel. Need kõrvalnähud annavad palju tähtsust otsuste tegemisel või toodete müügi parandamisel.
Andmeteadust rakendatakse andmemahu suhtes, mis on toodetud nendel aastatel või isegi ajalooliste andmete põhjal. Kõrvaliseid väärtusi kasutatakse hästi ja neid eirata, kui kogutakse rohkem kasulikku teavet, et tuua välja positiivseid tulemusi, mis mõjutavad ettevõtte turundust või parendust. Mis tahes masinõppemudelite või statistilise analüüsi teostamiseks peab kindlasti olema teada statistika, algoritmid ja matemaatiliste mõistete põhialused. Kiirtehnoloogia suunas liikudes on tehisintellekt olevik ja tulevik.
Soovitatav artikkel
See on juhend masinõppe ja statistika erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse, peamiste erinevuste, võrdlustabelite ja järelduste vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmete kaevandamine vs masinõpe - 10 parimat asja, mida peate teadma
- Äriteave vs masinõpe - kumb on parem
- Ennustav analüüs vs statistika
- Õppige 5 kasulikku võrdlust andmeteaduse ja statistika vahel