Сазнајте више о разлици између статистике и машинског учења
Машинско учење се ефикасно користи у различитим областима као што су откривање преваре, резултати претраживања веба, огласи у стварном времену на веб страницама и мобилним уређајима, текстуална анализа осећања, кредитно оцењивање и следеће најбоље понуде, предвиђање кварова опреме, нови модели цена, детекција упада у мрежу, препознавање узорака и слике, те филтрирање нежељене поште путем е-поште међу осталим пољима. Статистика се дефинише као студија прикупљања, анализа, интерпретација, презентација и организација података. Када се статистика примењује на научни, индустријски или друштвени проблем, тада процес обично започиње одлучивањем статистичке популације или процеса статистичког модела.
Статистика вс Машинско учење -
Подаци се непрестано мењају и развијају. Али, веома је важно да се прилагодимо овим променама, јер подаци представљају критични аспект раста компанија широм света.
Подаци су дефинисани као једноставне чињенице и статистике које се прикупљају током свакодневних операција марке / компаније. Иако скоро све врсте компанија прикупљају податке, за марке је веома важно да то имају смисла.
Без могућности да се из података схвате и сазнања, она постаје потпуно бескорисна. Због тога, чак и ако компаније имају пуно информација и података, понекад се изгубе јер их нису у стању да осјете.
Од свог оснивања компаније прикупљају пуно информација и података о разним стварима попут информација о купцима, истакнутим производима, бригама партнера и повратним информацијама запослених.
Ови подаци и информације могу се ефикасно користити за снимање и мерење свеобухватног опсега пословних функција, било да су спољне или интерне. Подаци сами по себи нису баш информативни, али представљају основу на којој компаније могу доносити будуће одлуке и такође развијати успешне стратегије.
Купци су основа на којој су брендови изградили своје име и вредност на тржишту. Зато су подаци о купцима изузетно важни јер омогућују брендовима да побољшавају и разумију своје купце на бројне различите начине.
Подаци су, дакле, једини начин на који компаније разумију многе аспекте функција компаније, као што су бројни упити, примљени приходи, трошкови примљени између осталог.
Подаци су стога важни да брендови разумеју начин размишљања и очекивања купаца. Све у свему, подаци су важан елемент за обезбеђивање континуираног успеха и раста било које компаније, посебно у овом конкурентном добу и времену.
Чланак о статистици вс машинском учењу структуиран је испод -
- Статистика вс Информација о машинском учењу
- Каква је разлика Статистика - Машинско учење?
- Детаљнији поглед на статистику и њен значај у друштву
- Детаљнији поглед на машинско учење и његов значај у друштву
- Закључак - Статистика против машинског учења
Статистика вс Информација о машинском учењу
Да ли су подаци и информације исти? Каква је разлика Статистика - Машинско учење?
Подаци и информације су две различите ствари. Иако су подаци сирове чињенице и статистике, информације су исти подаци који су представљени тачно и правовремено.
Даље, информације су специфичне и организоване, углавном се врше са циљем да се контекст и разумевање одређеног аспекта функционисања марке. Други начин на који се информације разликују од података је тај да брендови путем информација могу доносити исправне одлуке и креирати кампање које су креативне, ефикасне и привлачне.
Зато су информације толико важне јер омогућују брендовима да доносе одлуке које управа може да искористи да се заиста оснаже.
Зато брендови теже прикупљању информација о купцима и клијентима како би могли на ефикасан начин да сарађују са њима. Имајући ово у виду, важно је имати на уму да права вредност информација лежи у њеној способности да даје смернице компанији.
На пример, ако према информацијама које пружају купци, постоји недостатак задовољства купаца, корисно је само ако бренд промени такву перцепцију нудећи бољу вредност својим производима и услугама.
Укратко, процес информисања би требао бити дио ширег процеса прегледа унутар компанија, тако да им може помоћи у постизању бољих и профитабилнијих резултата.
Информације се, дакле, могу прикупити и анализирати на различите начине који су машинско учење и статистика.
Од особа које живе у некој земљи до атома садржаних у кристалу, популација може бити различитог типа. Бављење свим аспектима података као што је планирање прикупљања података за експерименте, статистика је разноврсно и свеобухватно поље.
Машинско учење је, с друге стране, подпоље рачунарске науке које је еволуирало из проучавања теорије рачунарског учења у вештачкој интелигенцији и препознавању образаца.
Артхур Самуел је 1959. године дефинисао машинско учење као поље учења које рачунарима даје могућност учења с експлицитним начином програмирања.
Ова врста учења истражује проучавање и изградњу алгоритама који могу помоћи корисницима да науче и да предвиђају податке. Такви алгоритми делују креирањем модела и користе се за предвиђање засновано на подацима, а не за придржавање упутстава за статички програм.
Препоручени курсеви
- Курс о ИП рутирању
- Курсеви обуке за хаковање
- Курс на РМАН-у
- Онлине течај за сертификацију у Питхон-у
Детаљнији поглед на статистику и машинско учење
Статистика игра веома важну улогу у готово свакој сфери људских активности. Од помагања у одлучивању по глави становника земље до стопе запослености до броја потребних медицинских / школских установа у региону, статистика и машинско учење имају веома важну улогу у функционисању људског друштва.
У данашње време, статистика има веома важан и критичан положај у многим областима, укључујући трговину, трговину, психологију, хемију, ботанику, астрономију.
То је зато што статистика, као поље, има широку примену у скоро свим врстама области и болести. Ево неких важних области у којима се статистика и машинско учење могу применити за прикупљање бољих информација и увида.
- Посао: Статистика има веома важну и критичну улогу у области пословања. То је зато што су брендови и компаније изузетно конкурентни, што отежава брендовима да остану испред очекивања и жеља својих купаца. Стога је важно да брендови доносе брзе одлуке како би могли доносити боље одлуке. Статистички подаци могу помоћи брендовима да разумију очекивања купаца и на тај начин на ефикасан начин уравнотежују потражњу и понуду. То значи да много одлука бранда зависи од добрих статистичких одлука и увида.
- Економија: Друга важна област у којој статистика игра важну улогу у економији. То је зато што статистика у великој мери зависи од статистике. То је зато што су национални рачуни прихода важни показатељи за економисте и администраторе. Статистичке методе се користе за припрему ових рачуна, па чак и за прикупљање и анализу података. Веза између понуде и потражње проучава се статистичком анализом и готово сваки аспект економије захтева велико и замршено разумевање статистике.
- Математика: Статистика је саставни део свих природних и друштвених наука. Методе природних наука су поуздане, али њихови закључци понекад нису тако вероватни, јер се заснивају на непотпуним доказима. Статистичка помоћ у прецизном описивању ових мерења. Много статичких метода попут просечних вероватноћа, дисперзија, процена саставни су део математике и често се користе у овој области.
- Банкарство: Друга област у којој статистика игра важну улогу у банкарству. Банкама је потребна статистика из више разлога и сврхе. Скоро све банке раде на принципу да када један од њихових клијената уложи нешто новца у своју банку, задржаће га у својој банци неко време и неће га повлачити. Зарађивањем добити од ових депозита банка остварује добит и то је главни извор њихових прихода. Банкари користе статистичке приступе на основу вероватноће да процене број депозитара и њихових потраживања за одређени дан, омогућавајући им тако да несметано и ефикасно функционишу.
- Управљање државом: Статистика је још једна област која је неопходна за раст и развој било које земље. То је зато што је статистика основа за израду политика у земљи. Зато се статистички подаци широко користе за доношење административних одлука. На пример, ако влада жели да повећа ниво плата запослених како би им помогла да повећају животни стандард, кроз статистику влада може да установи повећање трошкова живота. Поред тога, припрема буџета савезне и покрајинске владе зависи и од статистичких података јер помаже званичницима да процене очекиване расходе и приходе из различитих извора. Стога је статистика веома важна како би се помогло владама да несметано извршавају своје дужности.
Детаљнији поглед на машинско учење и његов значај у друштву
Рачунари и лаптопи олујом су преузели цео свет и драстично су променили животе многих људи. Замислимо ситуацију на минут. Покушајмо да размишљамо о свету без рачунара.
Да се то догодило, људи у медицини не би нашли много лекова против болести, јер су рачунари играли виталну улогу у процесу помагања медицинским радницима да стекну бољи увид у свет болести и здравља.
Опет, филмови попут Приче о играчкама и Јурассиц Парк не би били могући без рачунара, јер су ови филмови користили компјутерску графику и анимацију.
Апотекама би било тешко пратити шта лекове дати својим пацијентима. Пребројавање гласова било би немогуће без рачунара, а што је још важније, свемирско истраживање би и даље било далеки сан за све љубитеље свемира.
Због растућег значаја рачунара, рачунарске технологије су попримиле још већу улогу и то је резултирало способношћу машина да бржим и бржим темпом аутоматски примењују сложене математичке прорачуне на велике податке.
Неки од широко објављених примера апликација за машинско учење које су данас у свету изузетно популарне укључују следеће:
- Суштина машинског учења је изузетно популаран Гоогле аутомобил са сопственим погоном
- Понуде путем интернета које су персонализоване за платформе попут Амазон и Нетфлик резултат су апликација за машинско учење које су сада погодне за разумевање свакодневног људског понашања
- Разумевање понашања купаца на Твиттеру за марке и сада машинско учење уз стварање језичких правила помаже брендовима да разумеју и оснаже своје купце у јавном домену
- Откривање преваре важно је поље где машинско учење помаже брендовима да буду сигурни и ефикасни на свим платформама
Данас постоји све веће интересовање за машинско учење јер данас све већа количина и разноликост доступних података, рачунарска обрада резултирала је потребом за јефтинијим и снажнијим методама анализе података.
То значи да нам машинско учење може помоћи да брзо произведемо моделе који могу да анализирају веће податке и испоруче бржа решења која су тачна и ефикасна, чак и у великом обиму.
Све то значи да предвиђања високе вредности могу помоћи привредама и брендовима да доносе боље и паметније одлуке, не само без људске интервенције, већ и у реалном времену.
Брендовима требају брзи токови моделирања да би били у току са захтевима тржишта и они то могу на ефикасан начин употребом машинског учења.
Док људи генерално могу створити један или два добра модела недељно, машинско учење може да створи хиљаде модела недељно, чинећи брендове ефикаснијим и бољим и на дужи рок.
Машинско учење се стога увелике разликује од статистике података. Једноставно речено, док машинско учење користи исте алгоритме и технике, постоји велика разлика између ове две технике статистике и машинског учења.
Док копање података открива дотад непознате обрасце и знање, машинско учење се користи за репродукцију познатих образаца и знања.
Ти се обрасци аутоматски примењују на остале податке, а затим се користе да се помогну заинтересованим људима да донесу боље одлуке и акције.
Са повећаном употребом рачунара, дата техника и машинско учење такође се брзо развијају како би задовољили потребе брендова и компанија из различитих сектора.
Неуронске мреже се дуго користе у апликацијама за вађење података, а сада је помоћу рачунара могуће створити више неуронских мрежа које имају много слојева. У машинском учењу лингоа, то се назива дубока неуронска мрежа.
Закључак - Статистика против машинског учења
Све то значи да податке без обзира на Статистику вс Машинско учење треба да разумију и анализирају на бољи начин. То је зато што су увиди у податке пресудни за успех и неуспех брендова кроз категорије, а улагање у њих један је од главних захтева свих врста компанија.
Препоручени чланци
Ево неколико чланака који ће вам помоћи да сазнате више детаља о статистикама и машинском учењу, као и о статистици и машинском учењу, зато само прођите кроз линк који је дат у наставку.
- Машинско учење вс статистика
- Каријере у статистици
- Важан корак ка животном стилу инвестиционих банкара
- Статистика Интервјуи | Корисно и највише питани