Machine Learning vs Predictive Modelling - 8 Awesome Differences

• Forskelle mellem maskinlæring og forudsigelig modellering

Forskelle mellem maskinlæring og forudsigelig modellering

Maskinlæring er et område inden for datalogi, der bruger kognitive læringsmetoder til at programmere deres systemer uden behovet for at være eksplicit programmeret. Med andre ord er disse maskiner velkendt for at vokse bedre med erfaring.
Maskinindlæring er relateret til andre matematiske teknikker og også med data mining, som omfatter udtryk såsom overvåget og uovervåget læring.
Forudsigelig modellering er på den anden side en matematisk teknik, der bruger statistik til forudsigelse. Det sigter mod at arbejde på de givne oplysninger for at nå en slutning efter en begivenhed er blevet udløst.

Kort sagt, når det kommer til dataanalyse, er maskinlæring en metode, der bruges til at udtænke og generere komplekse algoritmer og modeller, der egner sig til en forudsigelse. Dette er populært kendt som forudsigelsesanalyse i kommerciel brug, der bruges af forskere, ingeniører, dataforskere og andre analytikere til at tage beslutninger og give resultater og afsløre den skjulte indsigt ved at gøre brug af historisk læring.
I dette indlæg skal vi studere detaljeret om forskellene.

Sammenligning fra hoved til hoved mellem maskinlæring vs forudsigelig modellering (infografik)

Nedenfor er Top 8-sammenligningen mellem Machine Learning vs Predictive modellering

Vigtige forskelle mellem maskinlæring og forudsigelig modellering

1. Maskinlæring er en AI-teknik, hvor algoritmerne får data og bliver bedt om at behandle uden et forudbestemt sæt regler og forskrifter, hvorimod Predictive analyse er analyse af historiske data såvel som eksisterende eksterne data for at finde mønstre og opførsel.
2. Maskinlæringsalgoritmer er trænet til at lære af deres tidligere fejl for at forbedre fremtidig ydelse, hvorimod prediktiv giver informerede forudsigelser baseret på historiske data om fremtidige begivenheder
3. Maskinlæring er en ny generation af teknologi, der arbejder med bedre algoritmer og massive mængder data, hvorimod forudsigelig analyse er studiet og ikke en bestemt teknologi, der eksisterede længe før maskinlæring kom til. Alan Turing havde allerede brugt denne teknik til at afkode beskederne under 2. verdenskrig.
4. Relateret praksis og læringsteknikker til maskinlæring inkluderer Overvåget og uovervåget læring, mens det for forudsigelig analyse er beskrivende analyse, diagnostisk analyse, forudsigelsesanalyse, receptpligtig analyse osv.
5. Når vores maskinindlæringsmodel er trænet og testet for et relativt mindre datasæt, kan den samme metode anvendes til skjulte data. Dataene behøver faktisk ikke at være partiske, da det ville resultere i dårlig beslutningstagning. I tilfælde af forudsigelig analyse er data nyttige, når de er komplette, nøjagtige og væsentlige. Datakvalitet skal passe, når data indtages oprindeligt. Organisationer bruger dette til at forudsige prognoser, forbrugeradfærd og træffe rationelle beslutninger baseret på deres fund. En succes-sag vil helt sikkert resultere i at øge forretnings- og firmaets indtægter.

Sammenligningstabel for maskinlæring vs forudsigelig modellering

Grundlag for sammenligning	Maskinelæring	Forudsigelig modellering
Definition	Metode brugt til at udtænke komplekse algoritmer og modeller, der egner sig til forudsigelse. Dette er kerneprincippet bag forudsigelig modellering	En avanceret form for grundlæggende beskrivende analyser, der gør brug af det aktuelle og historiske datasæt for at give et resultat. Dette kan siges at være undermængden og en anvendelse af maskinlæring.
Modus operandi	Adaptiv teknik, hvor systemerne er smarte nok til at tilpasse sig og lære, når og når et nyt datasæt tilføjes, uden at det er nødvendigt at blive programmeret direkte. Tidligere beregninger vil blive brugt til at give effektive resultater	Modeller er kendt for at gøre brug af klassifikatorer og detektionsteori for at gætte sandsynligheden for et resultat givet et sæt inputdata
Fremgangsmåder og modeller	Beslutning træ læring Tilknyttet regelindlæring Kunstige neurale netværk Dyb læring Induktiv logisk programmering Support vektor maskiner clustering Bayesiske netværk Forstærkning læring Repræsentation læring Lighed og metrisk læring Sparsom ordbogslæring Genetiske algoritmer Regelbaseret maskinlæring Læring klassificeringssystemer	Gruppemetode til datahåndtering Naive Bayes K-nærmeste naboalgoritme Majoritetsklassifikator Support vektor maskiner Boosted træer Tilfældige skove CART (Klassificering og regression træer) MARS Neurale netværk ACE og AVAS Almindelige mindste firkanter Generaliserede lineære modeller (GLM) Logistisk regression Generaliserede additive modeller Robust regression Semiparametrisk regression
Applikationer	Bioinformatik Hjernemaskine-grænseflader Klassificering af DNA-sekvenser Computational anatomy Computer vision Genkendelse af objekt Registrering af kreditkortsvindel Opsporing af svig på internettet Lingvistik Marketing Maskins opfattelse Medicinsk diagnose Økonomi Forsikring NLP Optimering og metaheuristik Online-annoncering Anbefaling og søgemaskiner Robotlokomotiver Sekvensminedrift Følelsesanalyse Tal og håndskriftgenkendelse Analyse af det finansielle marked Forudsigelse af tidsserier	Uplift modellering Arkæologi Styring af kundeforhold Bilforsikring Healthcare Algoritmisk handel Bemærkelsesværdige funktioner ved forudsigelig modellering Begrænsninger i datatilpasning Optimering af marketingkampagner Opsporing af svig Risikoreduktion Forbedrede og strømlinede operationer Kundebeholdning Salgstragt indsigt Krisestyring Risikobegrænsning og korrigerende foranstaltninger Katastrofestyring Kundesegmentering Forebyggelse af kerner Finansiel modellering Markedsudvikling og analyse Kredit score
Opdater håndtering	Den statistiske model opdateres automatisk	Dataforskere er nødt til at køre modellen manuelt flere gange
Kravafklaring	Korrekt sæt krav og forretningsgrunde skal leveres	Korrekt sæt forretningsgrunde og krav skal afklares
Køreteknologi	Maskinindlæring er datadrevet	Prediktiv modellering er brug drevet af sager
Ulemper	Arbejd med diskontinuerlige tabsfunktioner, som er svære at differentiere, optimere og indarbejde i maskinlæringsalgoritmer Problemet skal være meget beskrivende for at finde den rigtige algoritme for at anvende en ML-løsning Store datakrav og træningsdata, såsom dyb læringsdata, skal oprettes, før denne algoritme bruges til faktisk brug	Behovet for en enorm mængde data, som mere historiske data, nøjagtige er resultatet Brug for alle tidligere trends og mønstre Undersøgelse af forudsigelsesfejl betragter specifikt sæt parametre, der ikke er realtid, og de aktuelle scenarier kan derfor påvirke pollingen HR-analyse er hæmmet af manglende forståelse af menneskelig adfærd

Konklusion - Machine Learning vs Predictive Modelling

Begge disse teknologier leverer løsninger til organisationer over hele verden i deres egne verdener. Toporganisationer som Google, Amazon, IBM osv. Investerer meget i disse kunstige intelligens- og maskinlæringsalgoritmer for at tackle reelle problemer på en bedre og effektiv måde. Det er op til dig at beslutte, hvilken slags metode din forretning har brug for. Skriv videre til os i kommentarsektionen nedenfor, hvilken teknologi gavne dig på hvilken måde.
Følg vores blog for flere Big data og aktuelle teknologibaserede artikler.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til maskinlæring vs forudsigelig modellering, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -

1. Spørgsmål om maskinlæring
2. tatistik vs maskinlæring
3. 13 bedste værktøjer til forudsigelig analyse
4. Forudsigelig analyse eller forudsigelse
5. Hvad er forstærkningslæring?