Machinaal leren versus voorspellende modellen - 8 geweldige verschillen

• Verschillen tussen machine learning en voorspellende modellen

Verschillen tussen machine learning en voorspellende modellen

Machine learning is een gebied van de informatica dat cognitieve leermethoden gebruikt om hun systemen te programmeren zonder dat ze expliciet hoeven te worden geprogrammeerd. Met andere woorden, het is bekend dat deze machines met ervaring beter groeien.
Machine learning is gerelateerd aan andere wiskundige technieken en ook aan datamining die begrippen als supervised en onbewaakt leren omvat.
Voorspellende modellen zijn daarentegen een wiskundige techniek die statistieken gebruikt om te voorspellen. Het beoogt te werken aan de verstrekte informatie om een ​​eindconclusie te bereiken nadat een gebeurtenis is geactiveerd.

Kortom, als het gaat om data-analyse, is machine learning een methode die wordt gebruikt om complexe algoritmen en modellen te bedenken en te genereren die zich lenen voor een voorspelling. Dit staat in de volksmond bekend als voorspellende analyse in commercieel gebruik, dat wordt gebruikt door onderzoekers, ingenieurs, datawetenschappers en andere analisten om beslissingen te nemen en resultaten te geven en de verborgen inzichten te ontdekken door gebruik te maken van historisch leren.
In deze post gaan we de verschillen nader bestuderen.

Head-to-head vergelijking tussen machine learning versus voorspellende modellen (infographics)

Hieronder vindt u de Top 8-vergelijking tussen machinaal leren versus voorspellende modellen

Belangrijkste verschillen tussen Machine Learning versus Predictive Modelling

1. Machine learning is een AI-techniek waarbij de algoritmen gegevens krijgen en worden gevraagd om te verwerken zonder een vooraf bepaalde set regels en voorschriften, terwijl voorspellende analyse de analyse is van historische gegevens en bestaande externe gegevens om patronen en gedrag te vinden.
2. Machine learning-algoritmen zijn getraind om te leren van hun fouten uit het verleden om toekomstige prestaties te verbeteren, terwijl voorspellende geïnformeerde voorspellingen alleen op basis van historische gegevens over toekomstige gebeurtenissen
3. Machine learning is een nieuwe generatietechnologie die werkt op betere algoritmen en enorme hoeveelheden gegevens, terwijl voorspellende analyse de studie is en geen specifieke technologie die al lang bestond voordat Machine learning ontstond. Alan Turing had deze techniek al gebruikt om de berichten tijdens de Tweede Wereldoorlog te decoderen.
4. Gerelateerde werkwijzen en leertechnieken voor machine learning omvatten Supervised and unsupervised learning, terwijl het voor voorspellende analyse Beschrijvende analyse, Diagnostische analyse, Voorspellende analyse, Prescriptieve analyse, enz. Is.
5. Als ons machine learning-model eenmaal is getraind en getest voor een relatief kleinere gegevensset, kan dezelfde methode worden toegepast op verborgen gegevens. De gegevens hoeven in feite niet bevooroordeeld te zijn, omdat dit zou leiden tot slechte beslissingen. In het geval van voorspellende analyse zijn gegevens nuttig wanneer deze volledig, nauwkeurig en substantieel zijn. Datakwaliteit moet worden geregeld wanneer gegevens in eerste instantie worden ingenomen. Organisaties gebruiken dit om voorspellingen, consumentengedrag te voorspellen en rationele beslissingen te nemen op basis van hun bevindingen. Een succeszaak zal zeker resulteren in het verhogen van de omzet van bedrijven en bedrijven.

Vergelijkingstabel machinaal leren versus voorspellende modellen

Basis voor vergelijking	Machine leren	Voorspellende modellen
Definitie	Methode die wordt gebruikt om complexe algoritmen en modellen te bedenken die zich lenen voor voorspelling. Dit is het kernprincipe achter voorspellende modellen	Een geavanceerde vorm van elementaire beschrijvende analyse die gebruikmaakt van de huidige en historische gegevensset om een ​​uitkomst te bieden. Dit kan worden gezegd als de subset en een toepassing van machine learning.
Modus operandi	Adaptieve techniek waarbij de systemen slim genoeg zijn om zich aan te passen en te leren wanneer en wanneer een nieuwe set gegevens wordt toegevoegd, zonder dat ze direct hoeven te worden geprogrammeerd. Eerdere berekeningen zullen worden gebruikt om effectieve resultaten te geven	Het is bekend dat modellen gebruik maken van classificatoren en detectietheorie om de waarschijnlijkheid van een uitkomst te schatten gegeven een set invoergegevens
Benaderingen en modellen	Beslisboom leren Associate rule learning Kunstmatige neurale netwerken Diep leren Inductieve logica programmeren Ondersteuning vector machines clustering Bayesiaanse netwerken Versterking leren Representatie leren Gelijkenis en metrisch leren Schaars woordenboek leren Genetische algoritmes Op regels gebaseerd machinaal leren Classificeringssystemen leren	Groepsmethode voor gegevensverwerking Naïeve Bayes K-algoritme voor dichtstbijzijnde buur Meerderheidsclassificatie Ondersteuning vector machines Versterkte bomen Willekeurige bossen CART (classificatie- en regressiebomen) MARS Neurale netwerken ACE en AVAS Gewone kleinste vierkanten Gegeneraliseerde lineaire modellen (GLM) Logistieke regressie Gegeneraliseerde additieve modellen Robuuste regressie Semiparametrische regressie
toepassingen	Bio-informatica Brain-machine interfaces Classificeren van DNA-sequenties Computationele anatomie Computer visie Object herkenning Creditcardfraude detecteren Detectie van internetfraude taalwetenschap afzet Machine perceptie Medische diagnose Economie Verzekering NLP Optimalisatie en metaheuristisch Online advertentie Aanbeveling en zoekmachines Robotlocomotieven Sequence mining Sentiment analyse Spraak- en handschriftherkenning Financiële marktanalyse Tijdreeksen voorspellen	Uplift-modellering oudheidkunde Klantrelatiebeheer Autoverzekering Gezondheidszorg Algoritmische handel Opvallende kenmerken van voorspellende modellen Beperkingen voor gegevensaanpassing Optimalisatie van marketingcampagnes Fraude detectie Risico beperking Verbeterde en gestroomlijnde operaties Klantbehoud Verkoop trechter inzichten Crisisbeheersing Risicobeperking en corrigerende maatregelen Rampenmanagement Klantsegmentatie Churn preventie Financiële modellering Markttrend en analyse Credit score
Update afhandeling	Statistisch model wordt automatisch bijgewerkt	Gegevenswetenschappers moeten het model meerdere keren handmatig uitvoeren
Vereiste verduidelijking	Juiste eisen en zakelijke rechtvaardigingen moeten worden verstrekt	De juiste reeks zakelijke rechtvaardigingen en vereisten moet worden verduidelijkt
Rijden technologie	Machine learning is gegevensgestuurd	Voorspellende modellen zijn gebaseerd op use cases
nadelen	Werk met discontinue verliesfuncties die moeilijk te onderscheiden zijn, optimaliseren en opnemen in algoritmen voor machine learning Het probleem moet zeer beschrijvend zijn om het juiste algoritme te vinden om een ​​ML-oplossing toe te passen Grote gegevensvereisten en trainingsgegevens zoals diepgaande leergegevens moeten worden gemaakt voordat dat algoritme daadwerkelijk wordt gebruikt	Noodzaak van een enorme hoeveelheid gegevens, want meer de historische gegevens, nauwkeurig is het resultaat Alle trends en patronen uit het verleden nodig Polling-voorspellingsfout houdt rekening met een specifieke set parameters die niet realtime zijn en daarom kunnen de huidige scenario's de polling beïnvloeden HR-analyse wordt belemmerd door een gebrek aan begrip van menselijk gedrag

Conclusie - Machine Learning versus Predictive Modelling

Beide technologieën bieden organisaties wereldwijd oplossingen op hun eigen terrein. Toporganisaties zoals Google, Amazon, IBM, enz. Investeren zwaar in deze kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen om echte problemen op een betere en efficiënte manier aan te pakken. Het is aan u om te beslissen wat voor soort methode uw bedrijf nodig heeft. Schrijf ons in de commentaarsectie hieronder welke technologie u op welke manier heeft geprofiteerd.
Volg onze blog voor meer Big data en actuele op technologie gebaseerde artikelen.

Aanbevolen artikel

Dit is een leidraad geweest voor machinaal leren versus voorspellende modellen, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -

1. Sollicitatievragen voor Machine Learning
2. tatistiek versus machinaal leren
3. 13 Beste tools voor voorspellende analyses
4. Voorspellende analyse of voorspelling
5. Wat is versterkingsleren?