Verschillen tussen machine learning versus statistieken
Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie sectoren waar u de machine op zichzelf laat trainen en de voorspellingsresultaten krijgt. Machine learning is eenvoudig gegevens trainen met behulp van algoritmen. Soms is het ook een black box voor de meeste data-analisten. U traint de machine (computer of model) met de set regels die u hebt (gegevenspunten). Statistiek is een tak van wiskunde waar u patronen in de gegevens kunt afleiden met behulp van wiskundige oplossingen. Statistiek is pure wiskunde. Om inzichten of correlaties tussen de gegevens af te leiden, zijn er enkele geometrische patronen die kunnen worden geïdentificeerd en het wordt afgeleid met behulp van wiskundige methoden (statistieken). Om het patroon te identificeren, komen statistieken in beeld.
Laten we veel meer over Machine Learning en Statistieken in detail bestuderen:
In eenvoudige woorden of notaties, geef je de machine een aantal voorwaardelijke gebaseerde If X1 = en X2 = dan Y = schatter. Evenzo worden veel gegevenspunten gecombineerd om de schatter of de voorspeller te krijgen. Dit is wat de machine zelf doet. Het traint met alle ingevoerde gegevens en wanneer nieuwe waarden worden gegeven, geeft het automatisch de schatter.
Voordat u de gegevens naar de machine voert, is het erg belangrijk om de gegevens te begrijpen en eventuele correlaties en patronen te identificeren. Als er een correlatie is tussen twee datapunten of meer, dan is het even belangrijk als het geven van de juiste voorspelling.
In de wereld van kunstmatige intelligentie gaan nu de meeste bedrijven op weg naar automatisering, robotica. De basis of de fundamenten om dergelijke domeinen te leiden zijn statistieken, lineaire algebra, waarschijnlijkheid en geometrie. De reden hiervoor is dat gegevensinzicht of een probleem met gegevens kan worden opgelost met behulp van wiskunde.
Met betrekking tot de vaardigheden van machine learning en statistieken, en beschrijvende statistieken of statistische modellering worden gebouwd door de statisticus. Terwijl machine learning over de hypothese gaat, een classificatie die kennis vereist van basisprogrammering en gegevensstructuren en algoritmen.
Head to Head-vergelijking tussen machinaal leren versus statistieken
Hieronder vindt u de Top 10-vergelijking tussen Machine Learning versus Statistieken 
Belangrijkste verschillen tussen machine learning versus statistieken
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen machine learning en statistieken
1. Machine learning is een tak van de kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met de niet-menselijke kracht bij het bereiken van de resultaten. Statistiek is een subveld van de wiskunde waar het gaat om derivaten en waarschijnlijkheden afgeleid uit de gegevens.
2. Machine learning is een van de velden in de data science en statistieken vormen de basis voor alle machine learning-modellen. Om het model te bouwen, moet men de EDA doen (verkennende data-analyse) waar statistieken een belangrijke rol spelen.
3. Om een model te bouwen bestaat de eerste fase uit functie-engineering die inhoudt welke attributen moeten worden gebruikt en welke attributen resultaten opleveren bij het bieden van de maximale waarschijnlijkheid. Om de juiste kenmerken af te leiden, is het belangrijk om een verband tussen de onafhankelijke variabelen of gegevenspunten te identificeren.
4. Machine learning versus statistieken zijn geen twee verschillende brede concepten. Ze zijn beide machine learning en statistieken zijn met elkaar verbonden. Zonder statistieken kan men geen model bouwen en is er geen reden om alleen statistische analyses op de gegevens uit te voeren. Het leidt tot het bouwen van het model.
5. Zelfs na het bouwen van het model, om de prestaties te meten en de resultaten te evalueren, komen statistieken binnen en spelen een cruciale rol. Om de prestaties te meten, worden er in de data science veel evaluatiemetrieken gebouwd. Een daarvan is het bouwen van een verwarringmatrixalgebra waar echte positieven, valse negatieven, echte negatieven en valse positieven worden afgeleid.
6. Wat de toepassingen betreft, worden machine learning en statistieken op een manier gekoppeld die van de ene naar de andere leidt.
7. Statistische analyse en machine learning hebben samengewerkt om de data science toe te passen op het data probleem of om de inzichten uit de data te verkrijgen die leiden tot een grotere impact op de verkoop of business en marketing.
8. Machine learning is een tak van data science of analytics die leidt tot automatisering en kunstmatige intelligentie. Statistiek is een tak van wiskunde waar u deze oplossingen toepast op de gegevens die leiden tot voorspellende modellen enz.
Vergelijkingstabel tussen machine learning versus statistieken
Hierna volgen de lijst met punten die de vergelijkingen tussen machine learning versus statistieken tonen
| BASIS VOOR
VERGELIJKING | Machine leren | Statistieken |
| Definitie | Machine learning is een reeks door de gebruiker gevoede stappen of regels waarbij de machine zichzelf begrijpt en traint | Statistiek is een wiskundig concept bij het vinden van de patronen uit de gegevens. |
| Gebruik | Om de toekomstige gebeurtenissen te voorspellen of een bestaand materiaal te classificeren | De relatie tussen de gegevenspunten |
| Types | Begeleid leren en zonder toezicht leren | Voorspellen van continue variabelen, regressie, classificatie |
| Invoer uitvoer | Functies en labels | Data punten |
| Gebruik cases | Voor hypothese | Correlatie tussen de gegevenspunten, eenduidig, multivariabel |
| Makkelijk te gebruiken | Wiskunde en algoritmen | Wiskunde kennis |
| toepassingen | Weersverwachting, onderwerpmodellering,
Voorspellende modellen | Beschrijvende statistieken, zoekpatronen, uitbijters in de gegevens |
| Veld | Gegevensanalyse, kunstmatige intelligentie | Kunstmatige intelligentie, data science onderzoekslaboratoria. |
| Valt op | Overheersende algoritmen en concepten zoals neurale netwerken | Derivaten, waarschijnlijkheden |
| trefwoorden | Lineaire regressie, willekeurig bos, ondersteuning van vectormachine, neurale netwerken | Covariantie, univariate, multivariate, schatters, p-waarden, rmse |
Conclusie - Machine Learning versus Statistieken
In deze moderne technologische wereld draait het tegenwoordig allemaal om kunstmatige intelligentie. Naarmate technologie toeneemt en innovaties en ideeën binnenstromen, wordt er een gigantische hoeveelheid gegevens gegenereerd. Wanneer er gegevens zijn, is analyse nodig. Analytics is vooral gebaseerd op hoeveel inzichten uit de gegevens kunnen worden afgeleid. Net als in de traditionele RDBMS gestructureerde data-analyse en de beschrijvende statistieken, worden er veel inzichten en uitbijters gemist of verborgen die nuttig kunnen zijn bij het verbeteren van het bedrijf. Die uitbijters zijn van groot belang bij het nemen van beslissingen of het verbeteren van de verkoop van de producten.
Data science wordt toegepast op de hoeveelheid data die in deze jaren of zelfs op de historische data wordt gegenereerd. De uitbijters worden goed gebruikt en worden niet genegeerd wanneer meer bruikbare informatie wordt verzameld om positieve resultaten naar voren te brengen die van invloed zijn op de marketing of verbetering in het bedrijf. Om modellen voor machine learning of statistische analyse te bereiken, moet je absoluut statistieken, algoritmen en grondbeginselen van wiskundige concepten kennen. Terwijl we naar een snelle technologie rijden, is kunstmatige intelligentie het heden en de toekomst.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor verschillen tussen machine learning versus statistiek, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Datamining versus machinaal leren - 10 beste dingen die u moet weten
- Business intelligence versus machine learning - welke is beter
- Voorspellende analyses versus statistieken
- Leer 5 nuttige vergelijkingen tussen data science en statistieken