Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Statistik
Maschinelles Lernen ist eine Untergruppe von Sektoren der künstlichen Intelligenz, in denen Sie die Maschine auf sich selbst trainieren lassen und die Vorhersageergebnisse erhalten. Beim maschinellen Lernen werden Daten einfach mithilfe von Algorithmen trainiert. Manchmal ist es auch eine Black Box für die meisten Datenanalysten. Sie trainieren die Maschine (Computer oder Modell) mit den Regeln, die Sie haben (Datenpunkte). Statistik ist ein Zweig der Mathematik, in dem Sie mithilfe mathematischer Lösungen Muster in den Daten ableiten. Statistik ist reine Mathematik. Um Erkenntnisse oder Korrelationen zwischen den Daten abzuleiten, können einige geometrische Muster identifiziert werden, die mithilfe mathematischer Verfahren (Statistiken) abgeleitet werden. Um das Muster zu identifizieren, werden Statistiken in das Bild aufgenommen.
Lassen Sie uns viel mehr über maschinelles Lernen und Statistik im Detail lernen:
In einfachen Worten oder Notationen geben Sie der Maschine eine bedingte Basis, wenn X1 = und X2 =, dann Y = Schätzer. In ähnlicher Weise werden viele Datenpunkte kombiniert, um den Schätzer oder den Prädiktor zu erhalten. Das macht die Maschine von selbst. Es trainiert mit allen eingegebenen Daten und wenn neue Werte eingegeben werden, gibt es automatisch den Schätzer.
Vor dem Zuführen der Daten zur Maschine ist es sehr wichtig, die Daten zu verstehen und alle Korrelationen und Muster zu identifizieren. Wenn eine Korrelation zwischen zwei oder mehr Datenpunkten besteht, ist dies eine wichtige Voraussetzung für die richtige Vorhersage.
In der heutigen Welt der künstlichen Intelligenz gehen die meisten Unternehmen in Richtung Automatisierung und Robotik. Die Basis oder die Grundlagen, um solche Bereiche zu leiten, sind Statistik, lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit und Geometrie. Dies liegt daran, dass Datenerkenntnisse oder Probleme im Zusammenhang mit Daten mithilfe von Mathematik gelöst werden können.
Der Statistiker erstellt Angaben zu den Fähigkeiten des maschinellen Lernens und der Statistik sowie deskriptive Statistiken oder statistische Modelle. Während es beim maschinellen Lernen um die Hypothese geht, eine Klassifikation, die Kenntnisse über grundlegende Programmier- und Datenstrukturen und -algorithmen erfordert.
Head to Head Vergleich zwischen Machine Learning und Statistics
Unten ist der Top 10 Vergleich zwischen der Machine Learning vs Statistik 
Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Statistik
Nachfolgend sind die Punktelisten aufgeführt, die die wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Statistik beschreiben
1. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit der nichtmenschlichen Kraft befasst, um die Ergebnisse zu erzielen. Statistik ist ein Teilgebiet der Mathematik, in dem es um Ableitungen und Wahrscheinlichkeiten geht, die aus den Daten abgeleitet werden.
2. Maschinelles Lernen ist eines der Felder in der Datenwissenschaft, und Statistik ist die Grundlage für alle Modelle des maschinellen Lernens. Um das Modell zu erstellen, muss die EDA (explorative Datenanalyse) durchgeführt werden, bei der Statistiken eine wichtige Rolle spielen.
3. Um ein Modell zu erstellen, muss zunächst ein Feature-Engineering durchgeführt werden, bei dem festgelegt wird, welche Attribute verwendet werden sollen und welche Attribute Ergebnisse für die Bereitstellung der maximalen Wahrscheinlichkeit liefern. Um die richtigen Merkmale abzuleiten, ist es wichtig, eine Korrelation zwischen den unabhängigen Variablen oder Datenpunkten zu identifizieren.
4. Maschinelles Lernen im Vergleich zur Statistik sind keine zwei unterschiedlichen Konzepte. Beide, Maschinelles Lernen und Statistik, sind miteinander verbunden. Ohne Statistik kann man kein Modell erstellen, und es gibt keinen Grund, nur statistische Analysen der Daten durchzuführen. Es führt zum Aufbau des Modells.
5. Auch nach der Erstellung des Modells spielen Statistiken eine wichtige Rolle, um die Leistung zu messen und die Ergebnisse zu bewerten. Um die Leistung zu messen, werden in der Datenwissenschaft viele Bewertungsmetriken erstellt. Eine davon ist die Bildung einer Verwirrungsmatrixalgebra, aus der wahre Positive, falsche Negative, wahre Negative und falsche Positive abgeleitet werden.
6. Maschinelles Lernen und Statistik sind anwendungsbezogen so miteinander gekoppelt, dass sie zu einander führen.
7. Statistische Analyse und maschinelles Lernen haben zusammengearbeitet, um die Datenwissenschaft auf das Datenproblem anzuwenden oder die Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, die zu einer stärkeren Auswirkung auf den Vertrieb oder das Geschäft und das Marketing führen.
8. Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Datenwissenschaft oder Analytik, der zu Automatisierung und künstlicher Intelligenz führt. Statistik ist ein Zweig der Mathematik, in dem Sie diese Lösungen auf die Daten anwenden, was zu Vorhersagemodellen usw. führt.
Vergleichstabelle zwischen Machine Learning vs Statistics
Im Folgenden sind die Punktelisten aufgeführt, in denen die Vergleiche zwischen maschinellem Lernen und Statistik aufgeführt sind
| BASIS FÜR
VERGLEICH | Maschinelles Lernen | Statistiken |
| Definition | Maschinelles Lernen ist ein Satz von Schritten oder Regeln, die vom Benutzer eingegeben werden, wobei die Maschine selbst versteht und trainiert | Statistik ist ein mathematisches Konzept zum Finden der Muster aus den Daten. |
| Verwendung | Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Klassifizierung eines vorhandenen Materials | Die Beziehung zwischen den Datenpunkten |
| Typen | Betreutes und unbeaufsichtigtes Lernen | Vorhersage kontinuierlicher Variablen, Regression, Klassifikation |
| Input-Output | Merkmale und Beschriftungen | Datenpunkte |
| Anwendungsfälle | Für die Hypothese | Korrelation zwischen den Datenpunkten, univariate, multivariable |
| Benutzerfreundlichkeit | Mathematik und Algorithmen | Mathematikkenntnisse |
| Anwendungen | Wettervorhersage, Themenmodellierung,
Vorhersagemodellierung | Beschreibende Statistik, Auffinden von Mustern, Ausreißern in den Daten |
| Feld | Datenanalyse, Künstliche Intelligenz | Künstliche Intelligenz, Forschungslabors für Datenwissenschaft. |
| Sticht hervor | Vorherrschende Algorithmen und Konzepte wie neuronale Netze | Derivate, Wahrscheinlichkeiten |
| Schlüsselwörter | Lineare Regression, Zufällige Gesamtstruktur, Support-Vektor-Maschine, Neuronale Netze | Kovarianz, Univarianz, Multivarianz, Schätzer, p-Werte, rmse |
Fazit - Maschinelles Lernen vs. Statistik
In dieser modernen Technologiewelt ist künstliche Intelligenz heutzutage alles auf dem Markt. Da sich die Technologie erweitert und Innovationen und Ideen einfließen, werden riesige Datenmengen generiert. Wenn Daten vorhanden sind, sind Analysen erforderlich. Bei der Analyse geht es hauptsächlich darum, wie viele Erkenntnisse aus den Daten gewonnen werden können. Wie bei der herkömmlichen strukturierten RDBMS-Datenanalyse und der deskriptiven Statistik werden viele Einsichten und Ausreißer übersehen oder ausgeblendet, die zur Verbesserung des Geschäfts hilfreich sein können. Diese Ausreißer spielen eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung oder Verbesserung des Absatzes der Produkte.
Data Science wird auf das Datenvolumen angewendet, das in diesen Jahren oder sogar auf den historischen Daten generiert wurde. Die Ausreißer werden häufig verwendet und nicht ignoriert, wenn nützlichere Informationen gesammelt werden, um positive Ergebnisse zu erzielen, die sich auf das Marketing oder die Verbesserung des Geschäfts auswirken. Um maschinelle Lernmodelle oder statistische Analysen durchführen zu können, müssen Statistiken, Algorithmen und Grundlagen mathematischer Konzepte bekannt sein. Künstliche Intelligenz ist auf dem Weg zu einer rasanten Technologie die Gegenwart und die Zukunft.
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