Forskjeller mellom maskinlæring vs statistikk
Maskinlæring er en undergruppe av sektorer for kunstig intelligens der du lar maskinen trene på seg selv og få prediksjonsresultater. Maskinlæring er ganske enkelt opplæringsdata ved hjelp av algoritmer. Noen ganger er det også en svart boks for de fleste dataanalytikere. Du trener maskinen (datamaskin eller modell) med det settet med regler du har (datapunkter). Statistikk er en gren av matematikk der du stammer mønstre i dataene ved hjelp av matematiske løsninger. Statistikk er ren matematikk. For å utlede innsikt eller sammenhenger mellom dataene, er det noen geometriske mønstre som kan identifiseres, og de er avledet ved hjelp av matematiske praksis (statistikk). For å identifisere mønsteret, kommer statistikk inn i bildet.
La oss studere mye mer om maskinlæring og statistikk i detalj:
I enkle ord eller notasjoner gir du maskinen noen betingelsesbaserte Hvis X1 = og X2 = så Y = estimator. Tilsvarende er mange datapunkter kombinert for å få estimatoren eller prediktoren. Dette er hva maskinen gjør av seg selv. Den trener med alle matede data, og når nye verdier gis, gir den automatisk estimatoren.
Før du mater dataene til maskinen, er det veldig viktig å forstå dataene og identifisere eventuelle korrelasjoner og mønstre. Hvis det er en sammenheng mellom to datapunkter eller mer, er det like viktig når det gjelder å gi riktig prediksjon.
I verden av kunstig intelligens nå er de fleste av selskapene på vei mot automatisering, robotikk. Grunnlaget eller det grunnleggende for å lede slike domener er statistikk, lineær algebra, sannsynlighet og geometri. Dette fordi datainnsikt eller problemer relatert til data kan løses ved hjelp av matematikk.
Når det gjelder kompetansesettet til maskinlæring og statistikk, og beskrivende statistikk eller statistisk modellering er bygget av statistikeren. Mens maskinlæringen handler om hypotesen, en klassifisering som krever kunnskap om grunnleggende programmering og datastrukturer og algoritmer.
Sammenligning fra topp til hodet mellom maskinlæring og statistikk
Nedenfor er de 10 beste sammenligningene mellom Machine Learning vs Statistics 
Viktige forskjeller mellom maskinlæring vs statistikk
Nedenfor er listen over punkter, som beskriver de viktigste forskjellene mellom maskinlæring og statistikk
1. Maskinlæring er en gren fra kunstig intelligens som omhandler den ikke-menneskelige kraften i å oppnå resultatene. Statistikk er et underfelt i matematikk der det handler om derivater og sannsynligheter som er utledet fra dataene.
2. Maskinlæring er et av feltene i datavitenskapen og statistikk er basen for alle maskinlæringsmodeller. For å bygge modellen må man gjøre EDA (utforskende dataanalyse) der statistikk spiller en stor rolle.
3. For å bygge en modell er det opprinnelige stadiet å utføre funksjonsteknikk som innebærer hvilke attributter som skal brukes og hvilke attributter som gir resultater for å gi maksimal sannsynlighet. For å utlede de riktige funksjonene, er det viktig å identifisere en sammenheng mellom de uavhengige variablene eller datapunktene.
4. Maskinlæring vs statistikk er ikke to forskjellige brede konsepter. De både maskinlæring og statistikk er assosiert med hverandre. Uten statistikk kan man ikke bygge en modell, og det er ingen grunn bare til å gjøre statistisk analyse på dataene. Det fører til å bygge modellen.
5. Selv etter å ha bygget modellen, for å måle ytelsen og evaluere resultatene, kommer statistikk inn og spiller en viktig rolle. For å måle ytelsen er det mange evalueringsmålinger som bygges i datavitenskapen. Et slikt er å bygge forvirringsmatrixalgebra der sanne positive, falske negativer, sanne negativer og falske positiver er avledet.
6. Når det gjelder applikasjonene, er maskinlæring og statistikk koblet på en måte som man fører til andre.
7. Statistisk analyse og maskinlæring har samarbeidet for å anvende datavitenskapen på dataproblemet eller for å få innsikt fra dataene som fører til større innvirkning på salg eller virksomhet og markedsføring.
8. Maskinlæring er en gren av datavitenskap eller analyse som fører til automatisering og kunstig intelligens. Statistikk er en gren av matematikk der du bruker disse løsningene på dataene som fører til prediktiv modellering etc.
Sammenligningstabell mellom maskinlæring vs statistikk
Følgende er lister over punkter som viser sammenligningene mellom maskinlæring og statistikk
| BASIS FOR
SAMMENLIGNING | Maskinlæring | Statistikk |
| Definisjon | Maskinlæring er et sett med trinn eller regler matet av brukeren der maskinen forstår og trener av seg selv | Statistikk er et matematisk begrep når det gjelder å finne mønstrene fra dataene. |
| bruk | Å forutsi fremtidige hendelser eller klassifisere et eksisterende materiale | Forholdet mellom datapunktene |
| typer | Veiledet læring og uovervåket læring | Prognoser kontinuerlige variabler, Regresjon, klassifisering |
| Input-output | Funksjoner og etiketter | Datapunkter |
| Bruk saker | For hypotese | Korrelasjon mellom datapunktene, univariate, multivariable |
| Brukervennlighet | Matematikk og algoritmer | Matematikkunnskap |
| applikasjoner | Værmelding, emnemodellering,
Prediktiv modellering | Beskrivende statistikk, funn av mønstre, utliggere i dataene |
| Felt | Dataanalyse, kunstig intelligens | Kunstig intelligens, datavitenskapelig forskningslaboratorium. |
| Skiller seg ut | Overveiende algoritmer og konsepter som nevrale nettverk | Derivater, sannsynligheter |
| nøkkelord | Lineær regresjon, Tilfeldig skog, støttevektormaskin, nevrale nettverk | Kovarians, univariat, multivariat, estimatorer, p-verdier, rmse |
Konklusjon - Machine Learning vs Statistics
I denne moderne teknologiverdenen handler kunstig intelligens om markedet i disse dager. Når teknologien utvides og innovasjoner og ideer strømmer, er det et enormt volum av data som blir generert. Når det er data, trenger det analyser. Analytics handler hovedsakelig om hvor mye innsikt fra dataene som kan utledes. Som i den tradisjonelle RDBMS-strukturerte dataanalysen og den beskrivende statistikken, er det mange innsikt og utleggere som blir savnet eller skjult, noe som kan være nyttig for å forbedre virksomheten. Disse outliers gir mye betydning i beslutningsprosesser eller forbedrer salget av produktene.
Datavitenskap brukes til datamengden som er generert i disse årene eller til og med på de historiske dataene. Outliers er godt brukt og ikke ignorert der mer nyttig informasjon samles for å få frem positive resultater som påvirker markedsføringen eller forbedringen i virksomheten. For å oppnå alle maskinlæringsmodeller eller statistisk analyse, må man absolutt vite statistikk, algoritmer og grunnleggende elementer i matematiske begreper. Når vi kjører til en fartsfylt teknologi, er kunstig intelligens nåtiden og fremtiden.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til forskjeller mellom maskinlæring vs statistikk, deres betydning, sammenligning av topp mot hod, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Data mining vs maskinlæring - 10 beste ting du trenger å vite
- Business Intelligence vs Machine Learning - hvilken som er bedre
- Predictive Analytics vs Statistics
- Lær 5 nyttige sammenligninger mellom datavitenskap og statistikk