Machine Learning vs Predictive Modelling - 8 Awesome Differences

• Forskjeller mellom maskinlæring og prediktiv modellering

Forskjeller mellom maskinlæring og prediktiv modellering

Maskinlæring er et område innen informatikk som bruker kognitive læringsmetoder for å programmere systemene sine uten behov for å bli programmert eksplisitt. Med andre ord er disse maskinene kjent for å vokse bedre med erfaring.
Maskinlæring er relatert til andre matematiske teknikker, og også med data mining som omfatter begreper som veiledet og uovervåket læring.
Prediktiv modellering er derimot en matematisk teknikk som bruker statistikk for prediksjon. Den har som mål å arbeide med den oppgitte informasjonen for å komme til en sluttkonklusjon etter at en hendelse er utløst.

I et nøtteskall, når det gjelder dataanalyse, er maskinlæring en metodikk som brukes til å utvikle og generere komplekse algoritmer og modeller som egner seg til en prediksjon. Dette er populært kjent som prediktiv analyse i kommersiell bruk, som brukes av forskere, ingeniører, dataforskere og andre analytikere for å ta beslutninger og gi resultater og avdekke den skjulte innsikten ved å gjøre bruk av historisk læring.
I dette innlegget skal vi studere i detalj om forskjellene.

Sammenligning fra hodet til hodet mellom maskinlæring og prediktiv modellering (infografikk)

Nedenfor er topp 8-sammenligningen mellom Machine Learning vs Predictive Modelling

Viktige forskjeller mellom maskinlæring og prediktiv modellering

1. Maskinlæring er en AI-teknikk der algoritmene blir gitt data og blir bedt om å behandle uten et forhåndsbestemt sett med regler og forskrifter, mens Prediktiv analyse er analyse av historiske data så vel som eksisterende eksterne data for å finne mønstre og atferd.
2. Maskinlæringsalgoritmer er opplært til å lære av tidligere feil for å forbedre fremtidig ytelse, mens prediktiv gir informerte spådommer basert på historiske data om fremtidige hendelser.
3. Maskinlæring er en ny generasjon teknologi som fungerer på bedre algoritmer og enorme datamengder, mens prediktiv analyse er studien og ikke en bestemt teknologi som eksisterte lenge før maskinlæring kom til. Alan Turing hadde allerede benyttet seg av denne teknikken for å avkode meldingene under andre verdenskrig.
4. Beslektede praksiser og læringsteknikker for maskinlæring inkluderer Overvåket og uovervåket læring, mens det for prediktiv analyse er beskrivende analyse, diagnoseanalyse, prediktiv analyse, reseptbelagte analyser, etc.
5. Når vår maskinlæringsmodell er opplært og testet for et relativt mindre datasett, kan den samme metoden brukes på skjulte data. Dataene trenger effektivt ikke å være partiske, da det ville resultere i dårlig beslutningstaking. Når det gjelder prediktiv analyse, er data nyttige når de er fullstendige, nøyaktige og vesentlige. Datakvalitet må tas vare på når data inntas i utgangspunktet. Organisasjoner bruker dette for å forutsi prognoser, forbrukeratferd og ta rasjonelle beslutninger basert på funnene deres. En suksesssak vil helt sikkert resultere i å øke forretnings- og firmaets inntekter.

Sammenligningstabell for maskinlæring vs prediktiv modellering

Grunnlag for sammenligning	Maskinlæring	Prediktiv modellering
Definisjon	Metode som brukes til å utforme komplekse algoritmer og modeller som egner seg til prediksjon. Dette er kjerneprinsippet bak prediktiv modellering	En avansert form for grunnleggende beskrivende analyser som gjør bruk av det nåværende og historiske datasettet for å gi et resultat. Dette kan sies å være delsettet og en anvendelse av maskinlæring.
Modus operandi	Adaptiv teknikk der systemene er smarte nok til å tilpasse seg og lære etter hvert som et nytt datasett legges til, uten behov for å være direkte programmert. Tidligere beregninger vil bli brukt for å gi effektive resultater	Det er kjent at modeller benytter seg av klassifisatorer og deteksjonsteori for å gjette sannsynligheten for et utfall gitt et sett med inndata
Tilnærminger og modeller	Avgjørelse tre læring Tilknytning av læring av regelverk Kunstige nevrale nettverk Dyp læring Induktiv logisk programmering Støtt vektormaskiner Gruppering Bayesiske nettverk Forsterkningslæring Representasjonslæring Likhet og metrisk læring Sparsom ordboklæring Genetiske algoritmer Regelbasert maskinlæring Lære klassifiseringssystemer	Gruppemetode for databehandling Naïve Bayes K-nærmeste naboalgoritme Flertallsklassifiserer Støtt vektormaskiner Boosted trær Tilfeldige skoger CART (Klassifisering og regresjonstrær) MARS Nevrale nettverk ACE og AVAS Ordinært minste kvadrat Generaliserte lineære modeller (GLM) Logistisk regresjon Generaliserte tilsetningsmodeller Robust regresjon Semiparametrisk regresjon
applikasjoner	bioinformatikk Hjernemaskingrensesnitt Klassifisering av DNA-sekvenser Computational anatomy Datamaskin syn Gjenkjenning av objekt Oppdage svindel med kredittkort Oppdagelse av Internett-svindel Lingvistikk markedsføring Maskinoppfatning Medisinsk diagnose Økonomi Forsikring NLP Optimalisering og metaheuristisk Online-annonsering Anbefaling og søkemotorer Robotlokomotiver Sekvensgruvedrift Sentimentanalyse Tale- og håndskriftgjenkjenning Analyse av finansmarkedet Tidsserieprognoser	Uplift modellering Arkeologi Kundeansvarlig Bilforsikring Helsevesen Algoritmisk handel Viktige funksjoner ved prediktiv modellering Begrensninger i datatilpasning Optimalisering av markedsføringskampanjer Frauddeteksjon Risikoreduksjon Forbedrede og strømlinjeformede operasjoner Kundelojalitet Innsikt i salgstrakt Krisehåndtering Risikoreduserende og korrigerende tiltak Krisehåndtering Kundesegmentering Forebygging av kvern Økonomisk modellering Markedsutvikling og analyse Kredittpoengsum
Oppdater håndtering	Statistisk modell oppdateres automatisk	Data forskere trenger å kjøre modellen manuelt flere ganger
Kravavklaring	Riktig sett med krav og forretningsmessige begrunnelser må gis	Riktig sett med forretningsberettigelser og krav må avklares
Kjøreteknologi	Læring av maskiner er datadrevet	Prediktiv modellering er bruk av sak
ulempene	Arbeid med diskontinuerlige tapsfunksjoner som er vanskelige å differensiere, optimalisere og innlemme i maskinlæringsalgoritmer Problemet må være veldig beskrivende for å finne riktig algoritme for å kunne bruke en ML-løsning Store datakrav og opplæringsdata som dyptinnlæringsdata må lages før den algoritmen blir brukt til faktisk bruk	Behov for en enorm mengde data, etterhvert som historiske data, nøyaktig er resultatet Trenger alle tidligere trender og mønstre Undersøkelse av avstemmingsprediksjon ser på spesifikke sett med parametere som ikke er sanntid, og dermed kan de nåværende scenariene påvirke pollingen HR-analyse blir hemmet av manglende forståelse av menneskelig atferd

Konklusjon - Machine Learning vs Predictive Modelling

Begge disse teknologiene leverer løsninger til organisasjoner over hele verden i deres egen verden. Topporganisasjoner som Google, Amazon, IBM, etc. investerer stort i disse kunstige intelligens- og maskinlæringsalgoritmene for å takle virkelige problemer på en bedre og effektiv måte. Det er opp til deg å bestemme hvilken type metode virksomheten din trenger. Skriv videre til oss i kommentarfeltet nedenfor hvilken teknologi som kom deg til gode på hvilken måte.
Følg bloggen vår for flere Big data og nåværende teknologibaserte artikler.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Machine Learning vs Predictive Modelling, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -

1. Spørsmål om maskinlæring
2. tatistikk vs maskinlæring
3. 13 beste verktøy for prediktiv analyse
4. Prediktiv analyse eller spådom
5. Hva er forsterkningslæring?