Maskininlärning vs prediktiv modellering - 8 fantastiska skillnader

• Skillnader mellan maskininlärning och prediktiv modellering

Skillnader mellan maskininlärning och prediktiv modellering

Maskininlärning är ett område inom datavetenskap som använder kognitiva inlärningsmetoder för att programmera sina system utan behov av att programmeras exakt. Med andra ord är dessa maskiner välkända för att växa bättre med erfarenhet.
Maskininlärning är relaterad till andra matematiska tekniker och även med data mining som omfattar termer som övervakat och oövervakat lärande.
Prediktiv modellering, å andra sidan, är en matematisk teknik som använder statistik för förutsägelse. Det syftar till att arbeta med den tillhandahållna informationen för att nå en slutkontroll efter att en händelse har utlösts.

Kort sagt, när det gäller dataanalys, är maskininlärning en metod som används för att utforma och generera komplexa algoritmer och modeller som lämpar sig för en förutsägelse. Detta är populärt känt som prediktiv analys i kommersiell användning som används av forskare, ingenjörer, datavetare och andra analytiker för att fatta beslut och ge resultat och avslöja dolda insikter genom att använda historiskt lärande.
I det här inlägget kommer vi att studera i detalj om skillnaderna.

Jämförelse mellan huvudet och huvudet mellan maskininlärning vs prediktiv modellering (infographics)

Nedan visas de bästa 8 jämförelserna mellan maskininlärning och prediktiv modellering

Viktiga skillnader mellan Machine Learning vs Predictive Modeling

1. Maskininlärning är en AI-teknik där algoritmerna ges data och uppmanas att bearbeta utan en förutbestämd uppsättning regler och förordningar medan Predictive-analys är analys av historiska data såväl som existerande externa data för att hitta mönster och beteenden.
2. Maskininlärningsalgoritmer tränas för att lära av sina tidigare misstag för att förbättra framtida prestanda medan prediktiv gör informerade förutsägelser baserade på historiska data om framtida händelser
3. Maskininlärning är en ny generation teknik som fungerar på bättre algoritmer och massiva datamängder medan prediktiv analys är studien och inte en speciell teknik som fanns långt innan Maskinlärande kom till. Alan Turing hade redan använt sig av denna teknik för att avkoda meddelanden under andra världskriget.
4. Relaterade metoder och inlärningstekniker för maskininlärning inkluderar övervakat och icke-övervakat inlärning medan det för prediktiv analys är beskrivande analys, diagnostisk analys, prediktiv analys, receptbelagd analys etc.
5. När vår maskininlärningsmodell har utbildats och testats för ett relativt mindre datasätt, kan samma metod tillämpas på dolda data. Uppgifterna behöver inte vara partiska eftersom det skulle leda till dåligt beslutsfattande. När det gäller prediktiv analys är data användbara när de är fullständiga, korrekta och väsentliga. Datakvalitet måste tas om hand när data inleds initialt. Organisationer använder detta för att förutsäga prognoser, konsumentbeteenden och fatta rationella beslut baserat på deras resultat. Ett framgångsfall kommer säkert att leda till att företagens och företagets intäkter ökar.

Jämförelsetabell jämfört med prediktiv modelleringstabell

Grund för jämförelse	Maskininlärning	Förutsägbar modellering
Definition	Metod som används för att utforma komplexa algoritmer och modeller som lämpar sig för förutsägelse. Detta är kärnprincipen bakom prediktiv modellering	En avancerad form av grundläggande beskrivande analyser som använder den aktuella och historiska uppsättningen av data för att ge ett resultat. Det kan sägas vara delmängden och en tillämpning av maskininlärning.
Modus operandi	Anpassningsteknik där systemen är tillräckligt smarta för att anpassa sig och lära sig när och när en ny uppsättning data läggs till, utan att behöva programmeras direkt. Tidigare beräkningar kommer att användas för att ge effektiva resultat	Modeller är kända för att använda klassificerare och detektionsteori för att gissa sannolikheten för ett resultat med en uppsättning inputdata
Tillvägagångssätt och modeller	Lärande för beslutsträd Associera regelinlärning Artificiellt nervsystem Djup lärning Induktiv logisk programmering Stöd vektor maskiner Clustering Bayesiska nätverk Förstärkningslärande Representationslärande Likhet och metrisk inlärning Sparsam ordbokinlärning Genetiska algoritmer Regelbaserad maskininlärning Lärande klassificeringssystem	Gruppmetod för datahantering Naïve Bayes K-närmaste grannalgoritm Majoritetsklassificerare Stöd vektor maskiner Boosted träd Slumpmässiga skogar CART (Klassificering och regression träd) MARS Neurala nätverk ACE och AVAS Vanliga minsta kvadrater Generaliserade linjära modeller (GLM) Logistisk återgång Generaliserade tillsatsmodeller Robust regression Semiparametrisk regression
tillämpningar	Bioinformatik Hjärnmaskingränssnitt Klassificering av DNA-sekvenser Beräkningsanatomi Datorsyn Objektsigenkänning Upptäcka kreditkortsbedrägerier Upptäckt av Internetbedrägeri Lingvistik marknadsföring Maskinens uppfattning Medicinsk diagnos Ekonomi Försäkring NLP Optimering och metaheuristik Annonsering på nätet Rekommendation och sökmotorer Robotlokomotiv Sekvensbrytning Sentimentanalys Tal- och handskriftigenkänning Analys av finansmarknaden Prognos för tidsserier	Upplyft modellering Arkeologi Kundrelationshantering Bilförsäkring Sjukvård Algoritmisk handel Anmärkningsvärda funktioner i prediktiv modellering Begränsningar för datainpassning Optimering av marknadsföringskampanjer Spårning av bedrägerier Riskreducering Förbättrade och strömlinjeformade operationer Kundlojalitet Insikt i försäljningstratten Krishantering Riskreducerande åtgärder och korrigerande åtgärder Katastrofhantering Kundsegmentering Förhindrande av kärnor Ekonomisk modellering Marknadsutveckling och analys Kreditpoäng
Uppdatera hantering	Statistisk modell uppdateras automatiskt	Datavetare måste köra modellen manuellt flera gånger
Kravförklaring	Korrekt uppsättning krav och affärsmässiga motiveringar måste tillhandahållas	Korrekt uppsättning affärsmässiga motiveringar och krav måste klargöras
Körteknik	Maskininlärning är datadriven	Förutsägbar modellering är användningsfallsdrivna
nackdelar	Arbeta med diskontinuerliga förlustfunktioner som är svåra att differentiera, optimera och integrera i maskininlärningsalgoritmer Problemet måste vara mycket beskrivande för att hitta rätt algoritm för att tillämpa en ML-lösning Stora datakrav och träningsdata som djup inlärningsdata måste skapas innan den algoritmen används till någon faktisk användning	Behovet av en enorm mängd data, eftersom mer historiska data, exakt är resultatet Behöver alla tidigare trender och mönster Mätning av förutsägelsesprognosen tar hänsyn till specifik uppsättning parametrar som inte är i realtid och därmed kan de aktuella scenarierna påverka pollningen HR-analys hindras av brist på förståelse av mänskligt beteende

Slutsats - Machine Learning vs Predictive Modeling

Båda dessa teknologier ger lösningar till organisationer världen över i sina egna områden. Topporganisationer som Google, Amazon, IBM etc. investerar kraftigt i dessa konstgjorda intelligens- och maskininlärningsalgoritmer för att hantera verkliga problem på ett bättre och effektivt sätt. Det är upp till dig att bestämma vilken typ av metod ditt företag behöver. Gå vidare och skriv till oss i kommentaravsnittet nedan vilken teknik som gynnade dig på vilket sätt.
Följ vår blogg för mer Big Data och aktuella teknikbaserade artiklar.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till maskininlärning vs prediktiv modellering, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -

1. Frågor om maskininlärningsintervjuer
2. tatistik kontra maskininlärning
3. 13 bästa verktyg för prediktiv analys
4. Prediktiv analys eller prognos
5. Vad är förstärkningslärande?