Разлике између машинског учења и статистике
Машинско учење је подмножа сектора вештачке интелигенције где машину допуштате да тренира на себи и добијете резултате предвиђања. Машинско учење је једноставно тренирање података користећи алгоритме. Понекад је то и црна кутија за већину аналитичара података. Машину тренирате (рачунар или модел) са сетом правила која имате (тачке података). Статистика је грана математике у којој добивате обрасце у подацима користећи математичка решења. Статистика је чиста математика. Да би се добили било какви увиди или корелације између података, постоје неки геометријски обрасци који се могу идентификовати и који су изведени коришћењем математичких пракси (статистика). Да бисте идентификовали образац, статистика улази у слику.
Проучимо детаљније о машинском учењу и статистици:
Једноставним речима или нотацијама, машини дајете неку условну основу Ако је Кс1 = и Кс2 = онда је И = процењивач. Слично томе, комбинирају се многе тачке података да би се добио процјенитељ или предиктор. Ово ради машина сама. Тренира са свим храњеним подацима и када се дају нове вриједности, аутоматски даје процјенитељ.
Пре уноса података у уређај, веома је важно да разумете податке и идентификујете било какве корелације и обрасце. Ако постоји повезаност између две тачке података или више, то је велика релевантност у давању исправног предвиђања.
Сада се у свету вештачке интелигенције већина компанија креће ка аутоматизацији, роботизацији. Основа или основа за вођење таквих домена су статистика, линеарна алгебра, вероватноћа и геометрија. То је зато што се увид у податке или било који проблем везан за податке може решити математиком.
Позваност на сет вештина машинског учења и статистике, и дескриптивну статистику или статистичко моделирање гради статистичар. Док је машинско учење о хипотези, класификацији која захтева познавање основних програмирања и структура података и алгоритама.
Упоређивање између машинског учења и статистике
Испод је 10 најбољих поређења између машинског учења и статистике 
Кључне разлике између машинског учења и статистике
У наставку су спискови тачака, описане су кључне разлике између машинског учења и статистике
1. Машинско учење је грана вештачке интелигенције која се бави нечовечном снагом у постизању резултата. Статистика је потпоље математике у којој се ради о изведеницама и вероватноћама изведеним из података.
2. Машинско учење је једно од поља у науци о подацима, а статистика је основа за све моделе машинског учења. Да би се изградио модел, потребно је урадити ЕДА (истраживачку анализу података) где статистика игра главну улогу.
3. Да би се изградио модел, почетна фаза је вршити инжењеринг карактеристика који укључује који атрибути се користе и који атрибути дају резултате у пружању максималне вероватноће. Да би се извукле праве карактеристике, важна је повезаност између независних варијабли или тачака података.
4. Машинско учење вс статистика нису два различита концепта. Обе машинске учења и статистика су међусобно повезане. Без статистике не може се градити модел и нема разлога само статистичка анализа података. То води изградњи модела.
5. Чак и након изградње модела, за мерење перформанси и процену резултата, статистика долази и игра виталну улогу. За мерење перформанси, у науци о подацима се уграђује много метрика за оцењивање. Једна од њих је изградња алгебре матрике конфузије где су изведени истински позитивни, лажни негативи, истински негативни и лажни позитивни.
6. Што се тиче апликација, машинско учење и статистика повезани су на начин да један води ка другом.
7. Статистичка анализа и машинско учење сарађивали су у циљу примене науке о подацима на проблем података или добијања увида из података што доводи до већег утицаја на продају или пословање и маркетинг.
8. Машинско учење је грана науке о подацима или аналитика која доводи до аутоматизације и вештачке интелигенције. Статистика је грана математике где примењујете ова решења на податке што доводи до предиктивног моделирања итд.
Табела упоређивања између машинског учења и статистике
Следе спискови тачака које приказују поређење између машинског учења и статистике
| ОСНОВА ЗА
Упоређивање | Машинско учење | Статистика |
| Дефиниција | Машинско учење је скуп корака или правила која корисник користи када машина сама разуме и тренира | Статистика је математички концепт у проналажењу образаца из података. |
| Употреба | Предвидјети будуће догађаје или класифицирати постојећи материјал | Однос између тачака података |
| Врсте | Надзирано учење и неконтролисано учење | Прогнозирање континуираних варијабли, регресија, класификација |
| Улаз излаз | Функције и налепнице | Подаци указују |
| Користите кофере | За хипотезу | Корелација између података, униваријантна, мултиваријабилна |
| Лакоћа коришћења | Математика и алгоритми | Математичко знање |
| Апликације | Временска прогноза, моделирање тема,
Предиктивно моделирање | Описна статистика, проналазак образаца, одступање у подацима |
| Поље | Анализа података, Вештачка интелигенција | Вештачка интелигенција, лабораторији за истраживање података. |
| Истиче | Превладавајући алгоритми и концепти попут неуронских мрежа | Деривати, вероватноће |
| Кључне речи | Линеарна регресија, случајна шума, векторска машина за подршку, неуронске мреже | Коваранција, униваријантна, мултиваријантна, процењивачи, п-вредности, рмсе |
Закључак - Машинско учење вс статистика
У овом модерном свету технологије данас се вештачка интелигенција појављује на тржишту. Како се технологија шири, а иновације и идеје се уливају, постоји огромна количина података. Кад постоје подаци, потребна је аналитика. Аналитика се углавном бави колико увида из података може бити изведен. Као што је то случај са традиционалном РДБМС структуираном аналитиком података и дескриптивном статистиком, многи су увиди и одметници промашени или скривени што може бити корисно у побољшању пословања. Ти одласци доносе велику важност у доношењу одлука или побољшању продаје производа.
Наука података се примењује на количину података који се генеришу у овим годинама или чак на историјске податке. Одласци се добро користе и нису занемарени тамо где се прикупљају више корисних информација како би се добили позитивни резултати који утичу на маркетинг или побољшање у послу. Да бисте остварили било који модел машинског учења или статистичке анализе, дефинитивно треба знати статистику, алгоритме и основе математичких концепата. Док се возимо ка брзо напредовалој технологији, вештачка интелигенција је садашњост и будућност.
Препоручени чланак
Ово је водич за разлике између машинског учења и статистике, њиховог значења, поређења, кључних разлика, табеле упоређивања и закључка. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Рударство података вс машинско учење - 10 најбољих ствари које морате знати
- Пословна интелигенција вс машинско учење - која је боља
- Предиктивна аналитика у односу на статистику
- Научите 5 корисних поређења између науке података и статистике