Différences entre l'apprentissage automatique et les statistiques
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de secteurs de l'intelligence artificielle où vous laissez la machine s'entraîner sur elle-même et obtenir les résultats de prédiction. L'apprentissage automatique consiste simplement à former des données à l'aide d'algorithmes. Parfois, c'est aussi une boîte noire pour la plupart des analystes de données. Vous entraînez la machine (ordinateur ou modèle) avec l'ensemble de règles dont vous disposez (points de données). La statistique est une branche des mathématiques où vous dérivez des modèles dans les données à l'aide de solutions mathématiques. Les statistiques sont des mathématiques pures. Pour dériver des informations ou des corrélations entre les données, il existe des modèles géométriques qui pourraient être identifiés et ils sont dérivés à l'aide de pratiques mathématiques (statistiques) .Pour identifier le modèle, les statistiques entrent en jeu.
Étudions beaucoup plus sur l'apprentissage automatique et les statistiques en détail:
En termes simples ou en notations, vous donnez à la machine une estimation conditionnelle Si X1 = et X2 = alors Y = estimateur. De même, de nombreux points de données sont combinés afin d'obtenir l'estimateur ou le prédicteur. C'est ce que la machine fait d'elle-même. Il s'entraîne avec toutes les données alimentées et lorsque de nouvelles valeurs sont données, il donne automatiquement l'estimateur.
Avant de transmettre les données à la machine, il est très important de comprendre les données et d'identifier les corrélations et les modèles. S'il existe une corrélation entre deux points de données ou plus, il s'agit d'une pertinence élevée pour donner la bonne prédiction.
Dans le monde de l'intelligence artificielle aujourd'hui, la plupart des entreprises se dirigent vers l'automatisation, la robotique. La base ou les principes fondamentaux pour diriger de tels domaines sont les statistiques, l'algèbre linéaire, la probabilité et la géométrie. En effet, la compréhension des données ou tout problème lié aux données peut être résolu en utilisant les mathématiques.
En ce qui concerne les compétences de l'apprentissage automatique et des statistiques, et les statistiques descriptives ou la modélisation statistique sont construites par le statisticien. Alors que le machine learning concerne l'hypothèse, une classification qui nécessite une connaissance de la programmation de base et des structures et algorithmes de données.
Comparaison directe entre l'apprentissage automatique et les statistiques
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Différences clés entre l'apprentissage automatique et les statistiques
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre l'apprentissage automatique et les statistiques
1. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui traite du pouvoir non humain pour atteindre les résultats. La statistique est un sous-domaine des mathématiques où il s'agit de dérivées et de probabilités déduites des données.
2. L'apprentissage automatique est l'un des domaines de la science des données et les statistiques sont la base de tout modèle d'apprentissage automatique. Pour construire le modèle, il faut faire l'EDA (analyse exploratoire des données) où les statistiques jouent un rôle majeur.
3. Pour construire un modèle, l'étape initiale consiste à effectuer une ingénierie des fonctionnalités qui implique quels attributs utiliser et quels attributs donnent des résultats sur la fourniture du maximum de vraisemblance. Afin de dériver les bonnes caractéristiques, une corrélation entre les variables indépendantes ou les points de données est importante à identifier.
4. L'apprentissage automatique et les statistiques ne sont pas deux concepts larges différents. Ils sont associés à la fois l'apprentissage automatique et les statistiques. Sans statistiques, on ne peut pas construire un modèle et il n'y a aucune raison de simplement faire une analyse statistique des données. Cela conduit à construire le modèle.
5. Même après avoir construit le modèle, pour mesurer la performance et évaluer les résultats, les statistiques entrent et jouent un rôle vital. Pour mesurer les performances, de nombreuses métriques d'évaluation sont construites dans la science des données. L'une d'elles consiste à construire une algèbre de matrice de confusion où les vrais positifs, les faux négatifs, les vrais négatifs et les faux positifs sont dérivés.
6. En ce qui concerne les applications, l'apprentissage automatique et les statistiques sont couplés d'une manière qui mène à l'autre.
7. L'analyse statistique et l'apprentissage automatique ont collaboré afin d'appliquer la science des données au problème des données ou d'obtenir des informations à partir des données, ce qui conduit à un impact plus important sur les ventes ou les affaires et le marketing.
8. L'apprentissage automatique est une branche de la science des données ou de l'analyse qui mène à l'automatisation et à l'intelligence artificielle. La statistique est une branche des mathématiques où vous appliquez ces solutions aux données, ce qui conduit à une modélisation prédictive, etc.
Tableau de comparaison entre l'apprentissage automatique et les statistiques
Voici les listes de points qui montrent les comparaisons entre l'apprentissage automatique et les statistiques
| BASE POUR
COMPARAISON | Apprentissage automatique | Statistiques |
| Définition | L'apprentissage automatique est un ensemble d'étapes ou de règles alimentées par l'utilisateur où la machine se comprend et s'entraîne par elle-même | La statistique est un concept mathématique pour trouver les modèles à partir des données. |
| Usage | Pour prédire les événements futurs ou classer un matériau existant | La relation entre les points de données |
| Les types | Apprentissage supervisé et apprentissage non supervisé | Prévision des variables continues, régression, classification |
| Entrée sortie | Caractéristiques et étiquettes | Points de données |
| Cas d'utilisation | Pour hypothèse | Corrélation entre les points de données, univariée, multivariable |
| Facilité d'utilisation | Mathématiques et algorithmes | Connaissances mathématiques |
| Applications | Prévisions météorologiques, modélisation de sujets,
Modélisation prédictive | Statistiques descriptives, modèles de recherche, valeurs aberrantes dans les données |
| Champ | Analyse de données, Intelligence artificielle | Intelligence artificielle, laboratoires de recherche en science des données. |
| Se démarque | Algorithmes et concepts prédominants comme les réseaux de neurones | Dérivés, probabilités |
| Mots clés | Régression linéaire, forêt aléatoire, machine à vecteurs de support, réseaux de neurones | Covariance, univariée, multivariée, estimateurs, valeurs de p, rmse |
Conclusion - Apprentissage automatique vs statistiques
Dans ce monde technologique moderne, l'intelligence artificielle est au cœur du marché de nos jours. Alors que la technologie se développe et que les innovations et les idées affluent, un volume énorme de données est généré. Lorsqu'il y a des données, il faut des analyses. L'analyse porte principalement sur la quantité d'informations que les données peuvent générer. Comme dans l'analyse de données structurées RDBMS traditionnelle et les statistiques descriptives, de nombreuses informations et valeurs aberrantes sont manquées ou masquées, ce qui peut être utile pour améliorer l'entreprise. Ces valeurs aberrantes apportent beaucoup d'importance à la prise de décision ou à l'amélioration des ventes des produits.
La science des données est appliquée au volume de données générées au cours de ces années ou même aux données historiques. Les valeurs aberrantes sont bien utilisées et ne sont pas ignorées lorsque des informations plus utiles sont collectées pour faire ressortir des résultats positifs qui ont un impact sur le marketing ou l'amélioration de l'entreprise. Pour réaliser n'importe quel modèle d'apprentissage automatique ou analyse statistique, il faut absolument connaître les statistiques, les algorithmes et les principes fondamentaux des concepts mathématiques. Alors que nous nous dirigeons vers une technologie en évolution rapide, l'intelligence artificielle est le présent et l'avenir.
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