Skillnader mellan maskininlärning vs statistik
Maskininlärning är en delmängd av sektorer med artificiell intelligens där du låter maskinen träna på sig själv och få förutsägningsresultaten. Maskininlärning är helt enkelt utbildningsdata med hjälp av algoritmer. Ibland är det också en svart ruta för de flesta dataanalytiker. Du utbildar maskinen (dator eller modell) med den uppsättning regler du har (datapunkter). Statistik är en gren av matematik där du hämtar mönster i data med hjälp av matematiska lösningar. Statistik är ren matematik. För att härleda insikter eller korrelationer mellan data finns det några geometriska mönster som kan identifieras och de härleds med hjälp av matematiska metoder (statistik). För att identifiera mönstret kommer statistik in i bilden.
Låt oss studera mycket mer om maskininlärning och statistik i detalj:
Med enkla ord eller notationer ger du maskinen vissa villkorade baserade om X1 = och X2 = då Y = estimator. På liknande sätt kombineras många datapunkter för att få uppskattaren eller prediktorn. Detta är vad maskinen gör själv. Den tränar med all matad information och när nya värden ges ger den automatiskt uppskattaren.
Innan du matar in data till maskinen är det mycket viktigt att förstå data och identifiera eventuella korrelationer och mönster. Om det finns ett samband mellan två datapunkter eller mer, är det så högt relevant för att ge rätt förutsägelse.
I en värld av konstgjord intelligens nu är de flesta företag på väg mot automatisering, robotik. Basen eller grundläggande för att leda sådana domäner är statistik, linjär algebra, sannolikhet och geometri. Detta beror på datainsyn eller problem relaterade till data kan lösas med matematik.
Vad beträffar skickligheten för maskininlärning och statistik och beskrivande statistik eller statistisk modellering byggs av statistikern. Medan maskininlärningen handlar om hypotesen, en klassificering som kräver kunskap om grundläggande programmering och datastrukturer och algoritmer.
Jämförelse mellan huvud och huvud mellan maskininlärning och statistik
Nedan visas de 10 bästa jämförelserna mellan maskininlärning och statistik 
Viktiga skillnader mellan maskininlärning vs statistik
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan maskininlärning och statistik
1. Maskininlärning är en gren från den konstgjorda intelligensen som handlar om den icke-mänskliga kraften för att uppnå resultaten. Statistik är ett underfält av matematik där det handlar om derivat och sannolikheter utifrån uppgifterna.
2. Maskininlärning är ett av fälten inom datavetenskapen och statistik är basen för alla modeller för maskininlärning. För att bygga modellen måste man göra EDA (undersökande dataanalys) där statistik spelar en viktig roll.
3. För att bygga en modell är det inledande steget att göra funktionsteknik som innebär vilka attribut som ska användas och vilka attribut som ger resultat för att ge maximal sannolikhet. För att härleda de rätta funktionerna är det viktigt att identifiera en korrelation mellan de oberoende variablerna eller datapunkterna.
4. Maskininlärning kontra statistik är inte två olika breda begrepp. Både maskininlärning och statistik är kopplade till varandra. Utan statistik kan man inte bygga en modell och det finns ingen anledning att bara göra statistisk analys på data. Det leder till att bygga modellen.
5. Även efter att modellen har byggts, för att mäta prestanda och utvärdera resultaten, kommer statistik in och spelar en viktig roll. För att mäta prestanda finns det många utvärderingsmetriker som byggs i datavetenskapen. Ett sådant är att bygga förvirringsmatrisalgebra där sanna positiva, falska negativa, sanna negativa och falska positiva härleds.
6. När det gäller applikationerna kopplas maskininlärning och statistik på ett sätt som leder till andra.
7. Statistisk analys och maskininlärning har samarbetat för att tillämpa datavetenskapen på dataproblemet eller för att få insikt från uppgifterna vilket leder till en större inverkan på försäljningen eller företaget och marknadsföringen.
8. Maskininlärning är en gren av datavetenskap eller analys som leder till automatisering och artificiell intelligens. Statistik är en gren av matematik där du använder dessa lösningar på data som leder till prediktiv modellering etc.
Jämförelsetabell mellan maskininlärning och statistik
Följande är listorna över punkter som visar jämförelser mellan maskininlärning och statistik
| GRUND FÖR
JÄMFÖRELSE | Maskininlärning | Statistik |
| Definition | Maskininlärning är en uppsättning steg eller regler som matas av användaren där maskinen förstår och tränar av sig själv | Statistik är ett matematiskt begrepp för att hitta mönstren från data. |
| Användande | Att förutsäga framtida händelser eller klassificera ett befintligt material | Förhållandet mellan datapunkterna |
| typer | Övervakat lärande och oövervakat lärande | Prognoser kontinuerliga variabler, regression, klassificering |
| Input-output | Funktioner och etiketter | datapunkter |
| Använd fall | För hypotes | Korrelation mellan datapunkterna, univariate, multivariable |
| Enkel användning | Matematik och algoritmer | Matematik kunskap |
| tillämpningar | Väderprognos, ämnesmodellering,
Förutsägbar modellering | Beskrivande statistik, hitta mönster, outliers i data |
| Fält | Dataanalys, konstgjord intelligens | Konstgjord intelligens, datavetenskapliga forskningslaboratorier. |
| Står ut | Övervägande algoritmer och begrepp som neurala nätverk | Derivat, sannolikheter |
| Nyckelord | Linjär regression, slumpmässig skog, stödvektormaskin, neurala nätverk | Kovarians, univariat, multivariat, estimatorer, p-värden, rmse |
Slutsats - Machine Learning vs Statistics
I denna moderna teknikvärld handlar konstgjord intelligens på marknaden idag. Eftersom tekniken ökar och innovationer och idéer strömmar, finns det en enorm mängd data som genereras. När det finns data behöver analyser. Analytics handlar främst om hur mycket insikter från data som kan härledas. Liksom i den traditionella RDBMS-strukturerade dataanalysen och den beskrivande statistiken finns det många insikter och outliers som saknas eller döljs, vilket kan vara användbart för att förbättra verksamheten. Dessa utslagare ger mycket vikt vid beslutsfattande eller förbättring av försäljningen av produkterna.
Datavetenskap tillämpas på volymen av data som genereras under dessa år eller till och med på historiska data. Outliers är väl använda och ignoreras inte där mer användbar information samlas för att få fram positiva resultat som påverkar marknadsföringen eller förbättringen i verksamheten. För att åstadkomma alla maskininlärningsmodeller eller statistisk analys måste man definitivt känna till statistik, algoritmer och grundläggande för matematiska begrepp. När vi kör till en snabb teknik är artificiell intelligens nutid och framtid.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till skillnader mellan maskininlärning kontra statistik, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Data mining kontra maskininlärning - 10 bästa saker du behöver veta
- Business Intelligence vs Machine Learning - Vilken som är bättre
- Predictive Analytics vs Statistics
- Lär dig 5 användbara jämförelser mellan datavetenskap och statistik