Apprentissage automatique vs modélisation prédictive - 8 différences impressionnantes

• Différences entre l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive

Différences entre l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive

L'apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui utilise des méthodes d'apprentissage cognitif pour programmer leurs systèmes sans avoir besoin d'être programmé explicitement. En d'autres termes, ces machines sont bien connues pour se développer mieux avec l'expérience.
L'apprentissage automatique est lié à d'autres techniques mathématiques et également à l'exploration de données qui englobe des termes tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé.
La modélisation prédictive, en revanche, est une technique mathématique qui utilise des statistiques pour la prédiction. Il vise à travailler sur les informations fournies pour parvenir à une conclusion finale après le déclenchement d'un événement.

En résumé, en matière d'analyse de données, l'apprentissage automatique est une méthodologie utilisée pour concevoir et générer des algorithmes et des modèles complexes qui se prêtent à une prédiction. Ceci est communément connu sous le nom d'analyse prédictive à usage commercial qui est utilisé par les chercheurs, les ingénieurs, les scientifiques des données et d'autres analystes pour prendre des décisions et fournir des résultats et découvrir les informations cachées en utilisant l'apprentissage historique.
Dans cet article, nous allons étudier en détail les différences.

Comparaison directe entre l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive (infographie)

Ci-dessous se trouve la comparaison des 8 meilleurs entre l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive

Différences clés entre l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive

1. L'apprentissage automatique est une technique d'IA dans laquelle les algorithmes reçoivent des données et sont invités à traiter sans un ensemble prédéterminé de règles et de règlements, tandis que l'analyse prédictive est l'analyse des données historiques ainsi que des données externes existantes pour trouver des modèles et des comportements.
2. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont formés pour apprendre de leurs erreurs passées afin d'améliorer les performances futures, tandis que le prédictif fait des prédictions informées basées uniquement sur des données historiques sur les événements futurs.
3. L'apprentissage automatique est une technologie de nouvelle génération qui fonctionne sur de meilleurs algorithmes et des quantités massives de données, tandis que l'analyse prédictive est l'étude et non une technologie particulière qui existait bien avant que l'apprentissage automatique ne soit créé. Alan Turing avait déjà utilisé cette technique pour décoder les messages pendant la Seconde Guerre mondiale.
4. Les pratiques et techniques d'apprentissage associées pour l'apprentissage automatique incluent l'apprentissage supervisé et non supervisé, tandis que pour l'analyse prédictive, il s'agit de l'analyse descriptive, de l'analyse diagnostique, de l'analyse prédictive, de l'analyse prescriptive, etc.
5. Une fois que notre modèle d'apprentissage automatique est formé et testé pour un ensemble de données relativement plus petit, la même méthode peut être appliquée aux données cachées. Les données ne doivent en fait pas être biaisées car elles entraîneraient une mauvaise prise de décision. Dans le cas de l'analyse prédictive, les données sont utiles lorsqu'elles sont complètes, précises et substantielles. La qualité des données doit être prise en compte lors de leur ingestion initiale. Les organisations l'utilisent pour prédire les prévisions, les comportements des consommateurs et prendre des décisions rationnelles en fonction de leurs résultats. Un cas de réussite se traduira certainement par une augmentation des revenus des entreprises et des entreprises.

Tableau comparatif de l'apprentissage automatique et de la modélisation prédictive

Base de comparaison	Apprentissage automatique	Modélisation prédictive
Définition	Méthode utilisée pour concevoir des algorithmes et des modèles complexes qui se prêtent à la prédiction. C'est le principe de base de la modélisation prédictive	Une forme avancée d'analyse descriptive de base qui utilise l'ensemble de données actuel et historique pour fournir un résultat. Cela peut être considéré comme le sous-ensemble et une application de l'apprentissage automatique.
Mode opératoire	Technique adaptative où les systèmes sont suffisamment intelligents pour s'adapter et apprendre au fur et à mesure qu'un nouvel ensemble de données est ajouté, sans avoir besoin d'être directement programmé. Les calculs précédents seront utilisés pour fournir des résultats efficaces	Les modèles sont connus pour utiliser des classificateurs et une théorie de détection pour deviner la probabilité d'un résultat étant donné un ensemble de données d'entrée
Approches et modèles	Apprentissage de l'arbre de décision Associer l'apprentissage des règles Réseaux de neurones artificiels L'apprentissage en profondeur Programmation logique inductive Soutenir les machines à vecteurs Regroupement Réseaux bayésiens Apprentissage par renforcement Apprentissage de la représentation Similarité et apprentissage métrique Apprentissage de dictionnaire clairsemé Algorithmes génétiques Apprentissage automatique basé sur des règles Apprentissage des systèmes de classification	Méthode de groupe de traitement des données Bayes naïfs Algorithme K-plus proche voisin Classificateur majoritaire Soutenir les machines à vecteurs Arbres boostés Forêts aléatoires CART (Arbres de classification et de régression) MARS Les réseaux de neurones ACE et AVAS Les moindres carrés ordinaires Modèles linéaires généralisés (GLM) Régression logistique Modèles additifs généralisés Régression robuste Régression semi-paramétrique
Applications	Bioinformatique Interfaces cerveau-machine Classer les séquences d'ADN Anatomie computationnelle Vision par ordinateur Reconnaissance d'objets Détecter la fraude par carte de crédit Détection de fraude sur Internet Linguistique Commercialisation Perception de la machine Diagnostic médical Économie Assurance PNL Optimisation et métaheuristique Publicité en ligne Moteurs de recommandation et de recherche Locomotives robots Exploration de séquences Analyse des sentiments Reconnaissance vocale et manuscrite Analyse des marchés financiers Prévision de séries chronologiques	Modélisation de l'élévation Archéologie Gestion de la relation client Assurance automobile Soins de santé Trading algorithmique Caractéristiques notables de la modélisation prédictive Limites de l'ajustement des données Optimisation des campagnes marketing Détection de fraude Réduction de risque Opérations améliorées et rationalisées Fidélisation de la clientèle Informations sur l'entonnoir de vente Gestion de crise Atténuation des risques et mesures correctives La gestion des catastrophes Segmentation de la clientèle Prévention de l'attrition Modélisation financière Tendance et analyse du marché Pointage de crédit
Gestion des mises à jour	Le modèle statistique est mis à jour automatiquement	Les scientifiques des données doivent exécuter le modèle manuellement plusieurs fois
Clarification des exigences	Un ensemble approprié d'exigences et de justifications commerciales doit être fourni	Un ensemble approprié de justifications et d'exigences commerciales doit être clarifié
Technologie de conduite	L'apprentissage automatique est basé sur les données	La modélisation prédictive est pilotée par les cas d'utilisation
Désavantages	Travailler avec des fonctions de perte discontinues difficiles à différencier, à optimiser et à intégrer dans des algorithmes d'apprentissage automatique Le problème doit être très descriptif pour trouver le bon algorithme afin d'appliquer une solution ML De grandes exigences en matière de données et des données de formation telles que des données d'apprentissage approfondi doivent être créées avant que cet algorithme ne soit mis à profit.	Besoin d'une énorme quantité de données, car plus les données historiques sont précises, plus le résultat Besoin de toutes les tendances et tendances passées L'échec de la prédiction de polling prend en compte un ensemble spécifique de paramètres qui ne sont pas en temps réel et donc les scénarios actuels peuvent influencer le polling L'analyse des RH est entravée par le manque de compréhension du comportement humain

Conclusion - Apprentissage automatique vs modélisation prédictive

Ces deux technologies fournissent des solutions aux organisations du monde entier dans leurs propres domaines. Des organisations de premier plan comme Google, Amazon, IBM, etc. investissent massivement dans ces algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour s'attaquer aux problèmes du monde réel de manière meilleure et efficace. C'est à vous de décider du type de méthode dont votre entreprise a besoin. Allez-y, écrivez-nous dans la section des commentaires ci-dessous quelle technologie vous a profité de quelle manière.
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Cela a été un guide pour l'apprentissage automatique vs la modélisation prédictive, leur signification, leur comparaison directe, leurs principales différences, leur tableau de comparaison et leur conclusion. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -

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2. statistiques vs apprentissage automatique
3. 13 meilleurs outils pour l'analyse prédictive
4. Analyse prédictive ou prévision
5. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement?