Lisateave statistika ja masinõppe erinevuste kohta
Masinõpet kasutatakse tõhusalt erinevates valdkondades, näiteks pettuste tuvastamine, veebiotsingutulemid, reaalajas reklaamid veebilehtedel ja mobiilseadmetes, tekstipõhine tundeanalüüs, krediidiskoor ja parimad pakkumised, seadmete rikete ennustamine, uued hinnamudelid, võrgu sissetungimise tuvastamine, mustri ja pildi tuvastamine ning e-posti rämpsposti filtreerimine muude väljade hulgas. Statistika all mõistetakse andmete kogumise, analüüsi, tõlgendamise, esitamise ja korraldamise uurimist.Kui statistikat rakendatakse teadusliku, tööstusliku või ühiskondliku probleemi korral, algab protsess tavaliselt statistikakogumi või statistilise mudeli protsessi otsustamisega.
Statistika vs masinõpe -
Andmed muutuvad ja muutuvad pidevalt. Kuid on väga oluline nende muutustega kohaneda, kuna andmed on kriitiline aspekt ettevõtete kasvule kogu maailmas.
Andmed on määratletud kui tavalised faktid ja statistika, mida kogutakse brändi / ettevõtte igapäevase tegevuse käigus. Kuigi andmeid koguvad peaaegu igat tüüpi ettevõtted, on brändidel väga oluline seda mõtet mõista.
Ilma et saaksime andmete põhjal mingeid teadmisi ja teadmisi järeldada, muutub see täiesti kasutuks. Sellepärast, isegi kui ettevõtetel on palju teavet ja andmeid, kaotavad nad mõnikord kaotuse, sest ei suuda sellest aru saada.
Alates selle asutamisest koguvad ettevõtted palju teavet ja andmeid mitmesuguste asjade kohta, näiteks klienditeave, toodete esiletõstmine, partneri mured ja töötajate tagasiside.
Neid andmeid ja teavet saab tõhusalt kasutada mitmesuguste ärifunktsioonide registreerimiseks ja mõõtmiseks, olgu need siis välised või sisemised. Omaette andmed ei ole kuigi informatiivsed, kuid see on alus, mille alusel ettevõtted saavad tulevikus otsuseid vastu võtta ja ka edukaid strateegiaid välja töötada.
Kliendid on aluseks, millele kaubamärgid oma nime ja väärtuse turul üles ehitasid. Sellepärast on kliendiandmed äärmiselt olulised, kuna need võimaldavad kaubamärkidel oma kliente paremaks muuta ja mõista mitmel erineval viisil.
Seetõttu on andmed ainus viis, kuidas ettevõtted mõistavad ettevõtte funktsioonide paljusid aspekte, näiteks mitmesuguseid järelepärimisi, saadud tulu, saadud kulusid.
Seetõttu on brändide jaoks oluline teave klientide mõtteviisi ja ootuste mõistmiseks. Kokkuvõttes on andmed olulised elemendid mis tahes ettevõtte jätkuva edu ja kasvu tagamiseks, eriti praegusel konkurentsilisel ajastul ja ajal.
Artikkel statistika ja masinõppe kohta on üles ehitatud järgmiselt -
- Statistika vs masinõppe infograafika
- Mis vahe on statistikal vs masinõppel?
- Põhjalikum ülevaade statistikast ja selle olulisusest ühiskonnas
- Põhjalikum pilk masinõppele ja selle olulisusele ühiskonnas
- Järeldus - statistika vs masinõpe
Statistika vs masinõppe infograafika
Kas andmed ja teave on samad? Mis vahe on statistikal vs masinõppel?
Andmed ja teave on kaks eraldiseisvat asja. Ehkki andmed on töötlemata faktid ja statistika, on teave samad andmed, mis on esitatud täpsel ja õigel ajal.
Lisaks on teave konkreetne ja korraldatud, tavaliselt selleks, et anda kaubamärgi toimimise konkreetsele aspektile kontekst ja mõistmine. Teine viis, kuidas teave erineb andmetest, on see, et kaubamärgid saavad teabe kaudu võtta vastu otsuseid ja luua loomingulisi, tõhusaid ja kaasahaaravaid kampaaniaid.
Sellepärast on teave nii oluline, kuna see võimaldab kaubamärkidel teha otsuseid, mida juhtkond saab kasutada enda tõeliseks tugevdamiseks.
Sellepärast püüavad kaubamärgid koguda klientide ja klientide kohta teavet, et nad saaksid nendega tõhusalt suhelda. Kõike seda öeldes on oluline meeles pidada, et teabe tõeline väärtus seisneb võimes anda ettevõttele suuniseid.
Näiteks kui klientide esitatud teabe kohaselt puudub kliendirahulolu, on sellest abi ainult siis, kui kaubamärk muudab seda ettekujutust, pakkudes nende toodetele ja teenustele paremat väärtust.
Lühidalt öeldes peaks teavitamisprotsess moodustama osa laiemast ülevaatamisprotsessist ettevõtetes, et see aitaks neil saavutada paremaid ja kasumlikumaid tulemusi.
Seetõttu saab teavet koguda ja analüüsida erinevate vahendite abil, milleks on masinõpe ja statistika.
Riigis elavatest inimestest kuni kristallis sisalduvate aatomiteni võib elanikkond olla erinevat tüüpi. Andmete kõigi aspektide käsitlemine, näiteks andmete kogumise kavandamine katseteks, on statistika mitmekesine ja terviklik valdkond.
Masinõpe on seevastu arvutiteaduse alamvaldkond, mis on arenenud tehisintellekti ja mustrituvastuse arvutusliku õppimise teooria uurimisel.
Arthur Samuel määratles 1959. aastal masinõppe kui õppesuuna, mis annab arvutitele võime õppida selgesõnalise programmeerimisega.
Seda tüüpi õppimine uurib algoritmide uurimist ja konstrueerimist, mis võivad aidata kasutajatel õppida ja andmete põhjal ennustada. Sellised algoritmid töötavad mudeli loomise teel ja neid kasutatakse staatiliste programmijuhiste järgimise asemel andmepõhise ennustamise tegemiseks.
Soovitatavad kursused
- IP-marsruutimise kursus
- Häkkimise koolituskursused
- Kursus RMAN
- Online sertifitseerimise kursus Pythonis
Põhjalikum ülevaade statistikast ja masinõppest
Statistika mängib väga olulist rolli peaaegu igas inimtegevuse valdkonnas. Statistil ja masinõppel on inimühiskonna toimimises väga oluline roll alates abistamisest riigi elaniku kohta otsuse tegemisel, tööhõive määrast kuni piirkonnas vajalike meditsiini- / õppeasutuste arvuni.
Praegusel ajal on statistikal väga oluline ja kriitiline koht paljudes valdkondades, sealhulgas kaubanduses, kaubanduses, psühholoogias, keemias, botaanikas ja astronoomias.
Selle põhjuseks on asjaolu, et statistikana on laialt levinud rakendused peaaegu igat tüüpi piirkondades ja sicklus. Siin on mõned olulised valdkonnad, kus statistikat ja masinõpet saab parema teabe ja arusaamade kogumiseks kasutada.
- Ettevõtlus: statistikal on ettevõtluse valdkonnas väga oluline ja kriitiline roll. Selle põhjuseks on asjaolu, et kaubamärgid ja ettevõtted on äärmiselt konkurentsivõimelised, mistõttu on brändidel keeruline klientide ootustest ja soovidest eespool püsida. Seetõttu on oluline, et kaubamärgid võtaksid vastu kiireid otsuseid, et nad saaksid teha paremaid otsuseid. Statistika võib aidata kaubamärkidel mõista kliendi ootusi ja seeläbi tõhusalt tasakaalustada nende nõudlust ja pakkumist. See tähendab, et paljud brändi otsused sõltuvad headest statistilistest otsustest ja teadmistest.
- Majandus: Teine oluline valdkond, kus statistika mängib majanduses olulist rolli. Selle põhjuseks on asjaolu, et statistika sõltub suuresti statistikast. Selle põhjuseks on asjaolu, et rahvamajanduse arvepidamise kontod on majandusteadlaste ja administraatorite jaoks olulised näitajad. Nende kontode ettevalmistamiseks ning isegi andmete kogumiseks ja analüüsimiseks kasutatakse statistilisi meetodeid. Pakkumise ja nõudluse suhet uuritakse statistilise analüüsi abil ja peaaegu kõik majanduse aspektid nõuavad statistika suurt ja keerulist mõistmist.
- Matemaatika: statistika on looduslike ja sotsiaalteaduste lahutamatu osa. Loodusteaduste meetodid on usaldusväärsed, kuid nende järeldused pole mõnikord nii tõenäoliselt, kuna need põhinevad puudulikel tõenditel. Statistiline abi nende mõõtmiste täpsel kirjeldamisel. Paljud staatilised meetodid, nagu tõenäosuskeskmised, dispersioonid, hinnangud, on matemaatika lahutamatu osa ja neid kasutatakse selles valdkonnas sageli.
- Pangandus: teine valdkond, kus statistikal on panganduses oluline roll. Pangad vajavad statistikat mitmel põhjusel ja eesmärgil. Peaaegu kõik pangad töötavad põhimõttel, et kui mõni nende klientidest panka mõne raha investeerib, hoiavad nad seda mõnda aega oma pangas ega võta seda välja. Nendest hoiustest kasumit teenides teenib pank kasumit ja see on nende tulude peamine allikas. Pankurid kasutavad statistilisi lähenemisviise, mis põhinevad tõenäosusel, et hinnata hoiustajate arvu ja nende nõudeid teatud päevaks, võimaldades seeläbi sujuvalt ja tõhusalt toimida.
- Riigihaldus: statistika on veel üks valdkond, mis on mis tahes riigi majanduskasvu ja arengu jaoks hädavajalik. Selle põhjuseks on asjaolu, et statistika on aluseks poliitika väljatöötamisele riigis. Sellepärast kasutatakse statistilisi andmeid laialdaselt haldusotsuste tegemisel. Näiteks kui valitsus soovib tõsta töötajate palgaskaalasid, et aidata neil elatustaset tõsta, võib valitsus statistika kaudu leida elukalliduse tõusu. Lisaks sõltub statistika koostamine ka föderaal- ja provintsivalitsuse eelarvete koostamisest, sest see aitab ametnikel hinnata eri allikatest tulevaid eeldatavaid kulutusi ja tulusid. Seega on statistika väga oluline, et aidata valitsustel sujuvalt oma kohustusi täita.
Põhjalikum pilk masinõppele ja selle olulisusele ühiskonnas
Arvutid ja sülearvutid on tormi läbi võtnud kogu maailma ja paljude inimeste elu on drastiliselt muutnud. Visualiseerime hetkeks olukorra. Proovime mõelda arvutiteta maailmale.
Kui see juhtuks, poleks meditsiinivaldkonna inimesed leidnud palju haiguste ravimeetodeid, sest arvutid on mänginud olulist rolli protsessis, mis aitab meditsiinitöötajatel saada paremaid teadmisi haiguste ja tervise kohta.
Jällegi poleks filmid, nagu Toy Story ja Jurassic Park, ilma arvutiteta võimalikud, sest need filmid on kasutanud arvutigraafikat ja animatsiooni.
Apteekidel oleks keeruline jälgida, milliseid ravimeid oma patsientidele anda. Häälte lugemine oleks ilma arvutiteta peaaegu võimatu ja mis veelgi olulisem - kosmoseuuringud oleksid kõikidele kosmosehuvilistele jäänud ikkagi kaugeks unistuseks.
Arvutite kasvava tähtsuse tõttu on andmetöötlustehnoloogiad võtnud veelgi suurema rolli ja see on andnud tulemuseks masinatele võimaluse rakendada keerukamaid matemaatilisi arvutusi suurandmetele automaatselt kiiremas ja kiiremas tempos.
Mõned masinõppe rakenduste laialdaselt tutvustatud näited, mis on tänapäeval maailmas ülipopulaarsed, hõlmavad järgmist:
- Masinõppe põhiolemus on ülipopulaarne Google'i isesõiduk
- Veebisoovituste pakkumised, mis on kohandatud selliste platvormide jaoks nagu Amazon ja Netflix, on masinõppe rakenduste tulemus, mis sobivad nüüd inimese igapäevase käitumise mõistmiseks
- Brändide klientide käitumise mõistmine Twitteris ja nüüd masinõppimine koos keeleliste reeglite loomisega aitab brändidel oma kliente avalikkuses paremini mõista ja võimestada
- Pettuste tuvastamine on oluline valdkond, kus masinõpe aitab kaubamärkidel olla ohutu ja tõhus kõigil platvormidel
Tänapäeval kasvab huvi masinõppe vastu, sest tänapäeval on kasvavate olemasolevate andmete mahtude ja sortide, arvutusliku töötlemise tulemusel tekkinud vajadus odavamate ja võimsamate andmete analüüsimeetodite järele.
See tähendab, et masinõpe aitab meil kiiresti toota mudeleid, mis võimaldavad analüüsida suuremaid andmeid ja pakkuda kiiremini täpseid ja tõhusaid lahendusi isegi suures mahus.
Kõik see tähendab, et kõrge väärtusega ennustused võivad aidata majandustel ja kaubamärkidel teha paremaid ja nutikamaid otsuseid mitte ainult ilma inimese sekkumiseta, vaid ka reaalajas.
Brändid vajavad turu nõudmistega sammu pidamiseks kiiresti liikuvaid modelleerimisvooge ja masinaõppe abil saavad nad seda tõhusalt teha.
Kui inimesed saavad üldiselt luua ühe või kaks head mudelit nädalas, siis masinõppimisega saab luua tuhandeid mudeleid nädalas, muutes kaubamärgid ka pikas perspektiivis efektiivsemaks ja paremaks.
Masinõpe erineb seetõttu väga palju andmestatistikast. Ehkki masinõppes kasutatakse samu algoritme ja tehnikaid, on nende kahe statistika vs masinõppe tehnika vahel suur erinevus.
Kui andmete kaevandamine avastab varem tundmatuid mustreid ja teadmisi, kasutatakse tuntud mustrite ja teadmiste taasesitamiseks masinõpet.
Seejärel rakendatakse neid mustreid automaatselt muudele andmetele ja seejärel kasutatakse neid asjassepuutuvate inimeste abistamisel paremate otsuste ja toimingute tegemisel.
Arvutite suurema kasutamisega arenevad kiiresti ka andmetöötlus ja masinõpe, et rahuldada tootemarkide ja ettevõtete vajadusi eri sektorites.
Neuraalvõrke on andmekaevandamise rakendustes juba pikka aega kasutatud ja nüüd on arvutite toitega võimalik luua mitu närvivõrku, millel on palju kihte. Masinõppelingos nimetatakse neid sügavateks närvivõrkudeks.
Järeldus - statistika vs masinõpe
Kõik see tähendab, et sõltumata statistikast vs masinõppest tuleb andmeid paremini mõista ja analüüsida. Selle põhjuseks on asjaolu, et andmete ülevaade on eri kategooriate kaubamärkide edu ja ebaõnnestumise jaoks kriitilise tähtsusega ning nende investeerimine on igat tüüpi ettevõtete üks peamisi nõudeid.
Soovitatavad artiklid
Siin on mõned artiklid, mis aitavad teil saada üksikasjalikumat teavet statistika vs masinõpe ning statistika ja masinõppe kohta, nii et lihtsalt sirvige allolevat linki.
- Masinõpe vs statistika
- Karjäär statistikas
- Oluline samm investeerimispankurite elustiili kujundamisel
- Statistikaintervjuu küsimused | Kasulik ja enim küsitud