Forskelle mellem maskinlæring og statistik
Maskinlæring er en undergruppe af sektorer med kunstig intelligens, hvor du lader maskinen træne på sig selv og få forudsigelsesresultater. Maskinlæring er simpelthen træningsdata ved hjælp af algoritmer. Nogle gange er det også en sort boks for de fleste af dataanalytikere. Du træner maskinen (Computer eller model) med det sæt regler, du har (datapunkter). Statistik er en gren af matematik, hvor du udleder mønstre i dataene ved hjælp af matematiske løsninger. Statistik er ren matematik. For at udlede enhver indsigt eller sammenhæng mellem dataene er der nogle geometriske mønstre, der kunne identificeres, og de er afledt ved hjælp af matematiske praksis (statistikker). For at identificere mønsteret kommer statistikker ind i billedet.
Lad os studere meget mere om maskinlæring og statistik i detaljer:
I enkle ord eller notationer giver du maskinen nogle betingede baserede Hvis X1 = og X2 = så Y = estimator. Tilsvarende kombineres mange datapunkter for at få estimatoren eller prediktoren. Det er, hvad maskinen gør af sig selv. Den træner med alle de indtastede data, og når der gives nye værdier, giver den automatisk estimatoren.
Før du indlæser dataene til maskinen, er det meget vigtigt at forstå dataene og identificere eventuelle korrelationer og mønstre. Hvis der er en sammenhæng mellem to datapunkter eller mere, er det så højt relevant for at give den rigtige forudsigelse.
I en verden af kunstig intelligens er de fleste af virksomhederne på vej mod automatisering, robotik. Basis eller grundlæggende elementer for at føre sådanne domæner er statistik, lineær algebra, sandsynlighed og geometri. Dette skyldes, at dataindsigt eller ethvert problem, der er relateret til data, kunne løses ved hjælp af matematik.
Med hensyn til færdigheden af maskinlæring og statistik og beskrivende statistikker eller statistisk modellering er bygget af statistikeren. Mens maskinlæringen handler om hypotesen, en klassificering, der kræver viden om grundlæggende programmering og datastrukturer og algoritmer.
Sammenligning fra head to head mellem maskinlæring vs statistik
Nedenfor er Top 10-sammenligningen mellem Machine Learning vs Statistics 
De vigtigste forskelle mellem maskinlæring og statistik
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem maskinlæring og statistik
1. Maskinlæring er en gren fra den kunstige intelligens, der beskæftiger sig med den ikke-menneskelige magt til at nå resultaterne. Statistik er et underfelt i matematik, hvor det handler om derivater og sandsynligheder, der udledes af dataene.
2. Maskinlæring er et af felterne inden for datavidenskaben, og statistikker er basen for alle maskinlæringsmodeller. For at opbygge modellen skal man gøre EDA (sonderende dataanalyse), hvor statistikker spiller en vigtig rolle.
3. For at opbygge en model er det indledende trin at udføre funktionsteknik, der involverer hvilke attributter, der skal bruges, og hvilke attributter, der giver resultater for at give den maksimale sandsynlighed. For at udlede de rigtige funktioner er det vigtigt at identificere en sammenhæng mellem de uafhængige variabler eller datapunkter.
4. Maskinlæring vs statistik er ikke to forskellige brede koncepter. De er både maskinlæring og statistik forbundet med hinanden. Uden statistik kan man ikke opbygge en model, og der er ingen grund til bare at udføre statistisk analyse af dataene. Det fører til opbygning af modellen.
5. Selv efter at modellen er opbygget, for at måle ydeevnen og evaluere resultaterne, kommer statistikker ind og spiller en vigtig rolle. For at måle ydeevnen er der mange evalueringsmetrikker, der bygges i datavidenskaben. En sådan er at opbygge forvirringsmatrixalgebra, hvor sande positive, falske negativer, ægte negativer og falske positiver er afledt.
6. Med hensyn til applikationerne er maskinlæring og statistik koblet på en måde, som den fører til den anden.
7. Statistisk analyse og maskinlæring har samarbejdet for at anvende datavidenskaben til dataproblemet eller for at få indsigt fra de data, der fører til en større indvirkning på salg eller forretning og markedsføring.
8. Maskinlæring er en gren af datavidenskab eller analyse, der fører til automatisering og kunstig intelligens. Statistik er en gren af matematik, hvor du anvender disse løsninger til de data, der fører til forudsigelig modellering osv.
Sammenligningstabel mellem Machine Learning vs Statistics
Følgende er lister over punkter, der viser sammenligningerne mellem maskinlæring og statistik
| GRUNDLÆGGELSE FOR
SAMMENLIGNING | Maskinelæring | Statistikker |
| Definition | Maskinlæring er et sæt trin eller regler, der mates af brugeren, hvor maskinen forstår og træner af sig selv | Statistik er et matematisk begreb til at finde mønstre fra dataene. |
| Anvendelse | At forudsige de fremtidige begivenheder eller klassificere et eksisterende materiale | Forholdet mellem datapunkterne |
| typer | Overvåget læring og uovervåget læring | Prognoser for kontinuerlige variabler, Regression, klassificering |
| Input-output | Funktioner og etiketter | datapunkter |
| Brug sager | Til hypotese | Korrelation mellem datapunkter, univariate, multivariable |
| Brugervenlighed | Matematik og algoritmer | Matematikviden |
| Applikationer | Vejrudsigt, emnemodellering,
Forudsigelig modellering | Beskrivende statistik, finde mønstre, outliers i dataene |
| Mark | Dataanalyse, kunstig intelligens | Kunstig intelligens, datalogi-forskningslaboratorier. |
| Skiller sig ud | Overvejende algoritmer og koncepter som neurale netværk | Derivater, sandsynligheder |
| nøgleord | Lineær regression, Tilfældig skov, supportvektormaskine, neurale netværk | Kovarians, univariat, multivariat, estimatorer, p-værdier, rmse |
Konklusion - Machine Learning vs Statistics
I denne moderne teknologiverden handler kunstig intelligens om markedet i disse dage. Efterhånden som teknologien udvides, og innovationer og ideer hældes ud, er der en enorm mængde data, der bliver genereret. Når der er data, skal der analyseres. Analytics handler hovedsageligt om, hvor meget indsigt fra dataene der kan udledes. Som i den traditionelle RDBMS strukturerede dataanalyse og den beskrivende statistik, er der mange indsigt og outliers der savnes eller skjules, som kan være nyttige til at forbedre virksomheden. Disse outliers er meget vigtige ved beslutningstagning eller forbedring af salget af produkterne.
Datavidenskab bruges til mængden af data, der genereres i disse år eller endda på de historiske data. Outliers er godt brugt og ignoreres ikke, hvor mere nyttig information indsamles for at få positive resultater, der påvirker markedsføringen eller forbedringen i virksomheden. For at udføre enhver maskinlæringsmodel eller statistisk analyse, skal man bestemt kende statistikker, algoritmer og grundlæggende elementer i matematiske begreber. Når vi kører til en hurtig tempo teknologi, er kunstig intelligens nutiden og fremtiden.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til forskelle mellem maskinlæring vs statistik, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Data mining vs Machine learning - 10 bedste ting, du skal vide
- Business Intelligence vs Machine Learning - hvilken der er bedre
- Predictive Analytics vs Statistics
- Lær 5 nyttige sammenligninger mellem Data Science vs Statistics