Машинско учење вс предиктивно моделирање - 8 изванредних разлика

• Разлике између машинског учења и предиктивног моделирања

Разлике између машинског учења и предиктивног моделирања

Машинско учење је област рачунарске науке која користи когнитивне методе учења за програмирање својих система без потребе за експлицитним програмирањем. Другим речима, познато је да те машине расту са искуством боље.
Машинско учење је повезано са другим математичким техникама, а такође и са вађењем података који обухвата појмове попут учења под надзором и без надзора.
С друге стране, предиктивно моделирање је математичка техника која користи статистику за предвиђање. Циљ му је да се бави пруженим информацијама како би се постигао коначни закључак након што је неки догађај покренут.

Укратко, кад је у питању анализа података, машинско учење је методологија која се користи за осмишљавање и генерисање сложених алгоритама и модела који су подложни предвиђању. То је популарно познато као предиктивна анализа у комерцијалној употреби коју користе истраживачи, инжињери, научници података и други аналитичари за доношење одлука и пружање резултата и откривање скривених увида коришћењем историјског учења.
У овом посту детаљно ћемо проучавати разлике.

Упоређивање између машинског учења и предиктивног моделирања (Инфограпхицс)

Испод је топ 8 поређења између машинског учења и предвиђања

Кључне разлике између машинског учења и предвиђања

1. Машинско учење је АИ техника у којој се алгоритмима дају подаци и од њих се тражи да обрађују без унапред утврђеног скупа правила и прописа, док је предиктивна анализа анализа историјских података као и постојећих спољних података да би се пронашли обрасци и понашања.
2. Алгоритми машинског учења су обучени да уче на њиховим претходним грешкама како би побољшали будуће перформансе, док предиктивни даје обавештена предвиђања на основу само историјских података о будућим догађајима
3. Машинско учење је технологија нове генерације која ради на бољим алгоритмима и огромним количинама података, док је предиктивна анализа студија, а не посебна технологија која је постојала много пре него што је Машинско учење настало. Алан Туринг се већ користио овом техником за декодирање порука током Другог светског рата.
4. Сродне праксе и технике учења за машинско учење укључују надзирано и неконтролисано учење, док је за предиктивну анализу то дескриптивна анализа, дијагностичка анализа, предиктивна анализа, прескриптивна анализа итд.
5. Једном када се наш модел машинског учења обучи и тестира за релативно мањи скуп података, тада се иста метода може применити и на скривене податке. Подаци ефективно не морају бити пристрасни јер би то резултирало лошим доношењем одлука. У случају предиктивне анализе, подаци су корисни када су потпуни, тачни и значајни. Треба водити рачуна о квалитету података када се подаци иницирају првобитно. Организације то користе за предвиђање предвиђања, понашања потрошача и доношење рационалних одлука на основу својих сазнања. Случај успеха ће сигурно резултирати повећањем прихода предузећа и фирми.

Табела упоређивања машинског учења и предиктивног моделирања

Основе за упоређивање	Машинско учење	Предиктивно моделирање
Дефиниција	Метода која се користи за осмишљавање сложених алгоритама и модела који су подложни предвиђању. То је основни принцип који стоји иза предиктивног моделирања	Напредни облик основне описне аналитике који користи тренутни и историјски скуп података да би дао исход. За ово се може рећи да је подскуп и апликација машинског учења.
Модус операнди	Прилагодљива техника где су системи довољно паметни да се прилагоде и уче као и кад се дода нови скуп података, без потребе да се директно програмирају. Претходни прорачуни ће се користити за постизање ефикасних резултата	Познато је да модели користе класификаторе и теорију детекције да би погодили вероватноћу исхода с обзиром на скуп улазних података
Приступи и модели	Учење на стаблу одлука Придружено учење правила Вештачке неуронске мреже Дубоко учење Индуктивно логичко програмирање Подржавају векторске машине Кластерирање Баиесиан мреже Ојачавање учења Репрезентативно учење Сличност и метричко учење Редко учење речника Генетски алгоритми Машинско учење засновано на правилима Системи класификатора учења	Групни метод руковања подацима Наиве Баиес К-алгоритам најближег суседа Класификат већине Подржавају векторске машине Појачана стабла Случајне шуме ЦАРТ (стабла класификације и регресије) МАРС Неуронске мреже АЦЕ и АВАС Обични најмањи квадрати Генерализовани линеарни модели (ГЛМ) Логистичка регресија Генерализовани модели адитива Робусна регресија Семипараметријска регресија
Апликације	Биоинформатика Сучеља мозга и машине Класификација ДНК секвенци Рачунална анатомија Компјутерски вид Препознавање објекта Откривање преваре с кредитним картицама Откривање преваре на Интернету Лингвистика Маркетинг Перцепција машина Медицинска дијагноза Економија Осигурање НЛП Оптимизација и метахеуристика Оглашавање путем интернета Препорука и претраживачи Локомотиве робота Секвенцијски рударство Анализа осећаја Препознавање говора и рукописа Анализа финансијског тржишта Прогноза временских серија	Уплифт моделирање Археологија Менаџмент за односе са муштеријама Ауто осигурање Здравствена заштита Алгоритамско трговање Приметне карактеристике предиктивног моделирања Ограничења у прилагођавању података Оптимизација маркетиншких кампања Откривање преваре Смањење ризика Побољшане и поједностављене операције Задржавање купаца Увиди у ток продаје Црисис Манагемент Ублажавање ризика и корективне мере Управљање катастрофама Сегментација корисника Превенција убода Финансијско моделирање Тржишни тренд и анализа Кредитирање
Ажурирање руковања	Статистички модел се аутоматски ажурира	Научници који се баве подацима морају ручно покретати модел више пута
Разјашњење захтева	Потребно је обезбедити одговарајући скуп захтева и оправдања пословања	Потребно је разјаснити правилан скуп пословних оправдања и захтева
Технологија вожње	Машинско учење је засновано на подацима	Предиктивно моделирање се користи помоћу случаја
Недостаци	Радите с дисконтинуираним функцијама губитака које је тешко разликовати, оптимизирати и укључити у алгоритме машинског учења Проблем мора бити врло описан да би се пронашао прави алгоритам како би се применила МЛ решења Потребно је створити велике захтеве за подацима и подацима о обуци попут података о дубоком учењу пре него што се алгоритам стави на стварну употребу	Потреба за огромном количином података, што је више историјских података тачан исход Потребни су вам сви досадашњи трендови и обрасци Неуспјех у предвиђању анкетирања узима у обзир одређени скуп параметара који нису у стварном времену и стога тренутни сценарији могу утјецати на гласање ХР аналитика омета због недостатка разумијевања људског понашања

Закључак - Машинско учење вс предиктивно моделирање

Обе ове технологије пружају решења за организације широм света у сопственим областима. Врхунске организације попут Гоогле-а, Амазона, ИБМ-а итд. Много улажу у ове алгоритме вештачке интелигенције и машинског учења како би се на бољи и ефикаснији начин бавили стварним проблемима. На вама је да одлучите какав метод вам је потребан. Даље напишите нам у одељку за коментаре испод које вам је технологије на који начин користило.
Пратите наш блог за више чланака о великим подацима и тренутним технологијама.

Препоручени чланак

Ово је водич за машинско учење и предвиђање моделирања, њихово значење, упоређивање главе до главе, кључне разлике, табела поређења и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -

1. Питања за интервју о машинском учењу
2. татистика вс машинско учење
3. 13 најбољих алата за предвиђање аналитике
4. Предиктивна анализа или предвиђање
5. Шта је појачано учење?