Maschinelles Lernen vs. prädiktives Modellieren - 8 großartige Unterschiede

• Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung

Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, der kognitive Lernmethoden verwendet, um ihre Systeme zu programmieren, ohne explizit programmiert werden zu müssen. Mit anderen Worten, diese Maschinen wachsen bekanntermaßen mit der Erfahrung besser.
Maschinelles Lernen bezieht sich auf andere mathematische Techniken und auch auf Data Mining, das Begriffe wie überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen umfasst.
Die prädiktive Modellierung hingegen ist eine mathematische Technik, bei der Statistiken zur Vorhersage herangezogen werden. Ziel ist es, die bereitgestellten Informationen zu verarbeiten, um nach dem Auslösen eines Ereignisses zu einem endgültigen Ergebnis zu gelangen.

Kurz gesagt, wenn es um Datenanalyse geht, ist maschinelles Lernen eine Methode, mit der komplexe Algorithmen und Modelle entwickelt und generiert werden, die sich für eine Vorhersage eignen. Dies ist im Volksmund als prädiktive Analyse in der kommerziellen Nutzung bekannt, die von Forschern, Ingenieuren, Datenwissenschaftlern und anderen Analysten verwendet wird, um Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu liefern und die verborgenen Einsichten aufzudecken, indem historisches Lernen genutzt wird.
In diesem Beitrag werden wir uns eingehend mit den Unterschieden befassen.

Head-to-Head-Vergleich zwischen maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung (Infografiken)

Nachfolgend finden Sie die Top-8-Vergleiche zwischen Machine Learning und Predictive Modeling

Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung

1. Maschinelles Lernen ist eine KI-Technik, bei der die Algorithmen Daten erhalten und ohne vorgegebene Regeln und Vorschriften verarbeitet werden müssen. Bei der prädiktiven Analyse werden historische Daten sowie vorhandene externe Daten analysiert, um Muster und Verhaltensweisen zu ermitteln.
2. Algorithmen für maschinelles Lernen werden so trainiert, dass sie aus ihren Fehlern in der Vergangenheit lernen, um die zukünftige Leistung zu verbessern, während Predictive fundierte Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten nur über zukünftige Ereignisse erstellt
3. Maschinelles Lernen ist eine Technologie der neuen Generation, die mit besseren Algorithmen und enormen Datenmengen arbeitet, während die prädiktive Analyse die Studie ist und keine bestimmte Technologie, die lange vor der Einführung des maschinellen Lernens existierte. Alan Turing hatte diese Technik bereits benutzt, um die Botschaften während des Zweiten Weltkriegs zu entschlüsseln.
4. Verwandte Praktiken und Lerntechniken für maschinelles Lernen umfassen überwachtes und nicht überwachtes Lernen, während es sich bei der prädiktiven Analyse um eine deskriptive Analyse, eine diagnostische Analyse, eine prädiktive Analyse, eine präskriptive Analyse usw. handelt.
5. Sobald unser maschinelles Lernmodell für einen relativ kleinen Datensatz trainiert und getestet wurde, kann dieselbe Methode auf verborgene Daten angewendet werden. Die Daten müssen effektiv nicht voreingenommen sein, da dies zu schlechten Entscheidungen führen würde. Bei der prädiktiven Analyse sind Daten nützlich, wenn sie vollständig, genau und umfangreich sind. Bei der erstmaligen Datenaufnahme muss auf die Datenqualität geachtet werden. Unternehmen verwenden dies, um Vorhersagen zu treffen, das Verhalten von Verbrauchern vorherzusagen und auf der Grundlage ihrer Ergebnisse rationale Entscheidungen zu treffen. Ein Erfolgsfall wird sicherlich zu einer Steigerung des Geschäfts und der Einnahmen des Unternehmens führen.

Vergleichstabelle zwischen maschinellem Lernen und prädiktiver Modellierung

Grundlage für den Vergleich	Maschinelles Lernen	Vorhersagemodellierung
Definition	Methode zur Entwicklung komplexer Algorithmen und Modelle, die sich zur Vorhersage eignen. Dies ist das Kernprinzip der prädiktiven Modellierung	Eine erweiterte Form der grundlegenden deskriptiven Analyse, bei der der aktuelle und der historische Datensatz verwendet werden, um ein Ergebnis zu erzielen. Dies kann als Teilmenge und Anwendung des maschinellen Lernens bezeichnet werden.
Modus Operandi	Adaptive Technik, bei der die Systeme intelligent genug sind, um sich anzupassen und zu lernen, wenn ein neuer Datensatz hinzugefügt wird, ohne dass eine direkte Programmierung erforderlich ist. Vorherige Berechnungen werden verwendet, um effektive Ergebnisse zu liefern	Es ist bekannt, dass Modelle Klassifikatoren und Detektionstheorien verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses bei einer Reihe von Eingabedaten zu erraten
Ansätze und Modelle	Entscheidungsbaum lernen Regel-Lernen verknüpfen Künstliche neurale Netzwerke Tiefes Lernen Induktive Logikprogrammierung Support-Vektor-Maschinen Clustering Bayesianische Netze Verstärkung lernen Repräsentationslernen Ähnlichkeit und metrisches Lernen Spärliches Wörterbuchlernen Genetische Algorythmen Regelbasiertes maschinelles Lernen Klassifikatorsysteme lernen	Gruppenmethode für den Umgang mit Daten Naive Bayes K-Nächster-Nachbar-Algorithmus Mehrheitsklassifikator Support-Vektor-Maschinen Aufgestockte Bäume Zufällige Wälder WARENKORB (Klassifikations- und Regressionsbäume) MARS Neuronale Netze ACE und AVAS Ordentliche kleinste Quadrate Generalisierte lineare Modelle (GLM) Logistische Regression Verallgemeinerte additive Modelle Robuste Regression Semiparametrische Regression
Anwendungen	Bioinformatik Gehirn-Maschine-Schnittstellen Klassifizierung von DNA-Sequenzen Computeranatomie Computer Vision Objekterkennung Erkennen von Kreditkartenbetrug Internet-Betrugserkennung Linguistik Marketing Maschinenwahrnehmung Medizinische Diagnose Wirtschaft Versicherung NLP Optimierung und Metaheuristik Onlinewerbung Empfehlung und Suchmaschinen Roboterlokomotiven Sequence Mining Stimmungsanalyse Sprach- und Handschrifterkennung Finanzmarktanalyse Zeitreihenprognose	Uplift-Modellierung Archäologie Kundenbeziehungsmanagement Autoversicherung Gesundheitswesen Algorithmischer Handel Bemerkenswerte Merkmale der prädiktiven Modellierung Einschränkungen bei der Datenanpassung Optimierung von Marketingkampagnen Entdeckung eines Betruges Risikominderung Verbesserte und optimierte Abläufe Kundenbindung Sales Trichter Einblicke Krisenmanagement Risikominderung und Korrekturmaßnahmen Katastrophenmanagement Kundensegmentierung Churn-Prävention Finanzmodellierung Markttrend und Analyse Kreditwürdigkeit
Update-Behandlung	Das statistische Modell wird automatisch aktualisiert	Datenwissenschaftler müssen das Modell mehrmals manuell ausführen
Anforderungsklärung	Es müssen die richtigen Anforderungen und geschäftlichen Gründe angegeben werden	Die richtigen geschäftlichen Begründungen und Anforderungen müssen geklärt werden
Fahrtechnik	Maschinelles Lernen ist datengetrieben	Die prädiktive Modellierung ist vom Anwendungsfall abhängig
Nachteile	Arbeiten Sie mit diskontinuierlichen Verlustfunktionen, die sich nur schwer unterscheiden, optimieren und in maschinelle Lernalgorithmen integrieren lassen Das Problem muss sehr anschaulich sein, um den richtigen Algorithmus zu finden, um eine ML-Lösung anzuwenden Es müssen große Datenanforderungen und Trainingsdaten wie z. B. Deep Learning-Daten erstellt werden, bevor dieser Algorithmus tatsächlich verwendet wird	Der Bedarf an einer großen Datenmenge, da die historischen Daten genauer sind, ist das Ergebnis Brauche alle vergangenen Trends und Muster Beim Fehlschlagen der Abfragevorhersage werden bestimmte Parameter berücksichtigt, die nicht in Echtzeit vorliegen. Daher können die aktuellen Szenarien die Abfrage beeinflussen HR-Analytik wird durch mangelndes Verständnis des menschlichen Verhaltens behindert

Fazit - Maschinelles Lernen vs. prädiktive Modellierung

Beide Technologien bieten Lösungen für Organisationen weltweit in ihrem eigenen Bereich. Top-Unternehmen wie Google, Amazon, IBM usw. investieren viel in diese Algorithmen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Probleme der realen Welt besser und effizienter anzugehen. Es liegt an Ihnen, zu entscheiden, welche Art von Methode Ihr Unternehmen benötigt. Schreiben Sie uns im Kommentarbereich, welche Technologie in welcher Weise von Ihnen profitiert hat.
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Dies war ein Leitfaden für das maschinelle Lernen im Vergleich zur prädiktiven Modellierung, ihre Bedeutung, den Vergleich von Kopf zu Kopf, die wichtigsten Unterschiede, die Vergleichstabelle und die Schlussfolgerung. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -

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