Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Predictive Analytics
Maschinelles Lernen ist ein Bereich in der Informatik, der heutzutage immer weiter ansteigt. Aufgrund der jüngsten Fortschritte bei den Hardwaretechnologien, die zu einer massiven Steigerung der Rechenleistung wie GPU (Graphical Processing Units) und Weiterentwicklung der neuronalen Netze führten, ist maschinelles Lernen zu einem Modewort geworden. Im Wesentlichen können wir mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens Algorithmen erstellen, um Daten zu extrahieren und wichtige verborgene Informationen daraus zu erkennen. Predictive Analytics ist auch ein Teil des Bereichs des maschinellen Lernens, der darauf beschränkt ist, das zukünftige Ergebnis von Daten basierend auf früheren Mustern vorherzusagen. Während Predictive Analytics seit mehr als zwei Jahrzehnten hauptsächlich im Bank- und Finanzsektor eingesetzt wird, hat die Anwendung des maschinellen Lernens in jüngster Zeit mit Algorithmen wie der Objekterkennung aus Bildern, der Textklassifizierung und Empfehlungssystemen einen hohen Stellenwert erlangt.
Maschinelles Lernen
Das maschinelle Lernen verwendet intern die Grundlagen der Statistik, Mathematik und Informatik, um eine Logik für Algorithmen zu erstellen, die sowohl in Echtzeit als auch im Batch-Modus klassifiziert, prognostiziert und optimiert werden können. Klassifikation und Regression sind zwei Hauptklassen eines Problems beim maschinellen Lernen. Lassen Sie uns sowohl maschinelles Lernen als auch Predictive Analytics im Detail verstehen.
Einstufung
Unter diesen Buckets eines Problems neigen wir dazu, ein Objekt basierend auf seinen verschiedenen Eigenschaften in eine oder mehrere Klassen zu klassifizieren. Zum Beispiel die Klassifizierung eines Bankkunden als für einen Wohnungsbaukredit in Frage kommend oder nicht basierend auf seiner / ihrer Bonitätshistorie. Normalerweise verfügen wir über Transaktionsdaten für den Kunden wie Alter, Einkommen, Bildungshintergrund, Berufserfahrung, Branche, in der er tätig ist, Anzahl der abhängigen Personen, monatliche Ausgaben, etwaige frühere Darlehen, Ausgabenmuster, Bonitätsverlauf usw und basierend auf diesen Informationen neigen wir dazu zu berechnen, ob er einen Kredit erhalten sollte oder nicht.
Es gibt viele Standardalgorithmen für maschinelles Lernen, die zur Lösung des Klassifizierungsproblems verwendet werden. Die logistische Regression ist eine der am weitesten verbreiteten und bekanntesten Methoden, auch die älteste. Abgesehen davon haben wir auch einige der fortschrittlichsten und kompliziertesten Modelle, die vom Entscheidungsbaum über Random Forest, AdaBoost, XP-Boost bis hin zu Support-Vektormaschinen, naivem Baize und neuronalem Netzwerk reichen. Seit einigen Jahren steht Deep Learning im Vordergrund. Typischerweise werden neuronales Netzwerk und Deep Learning verwendet, um Bilder zu klassifizieren. Wenn es hunderttausende Bilder von Katzen und Hunden gibt und Sie einen Code schreiben möchten, mit dem Bilder von Katzen und Hunden automatisch voneinander getrennt werden können, sollten Sie sich für Deep-Learning-Methoden wie ein Faltungsnetzwerk entscheiden. Taschenlampe, Café, Sensorfluss usw. sind einige der beliebtesten Bibliotheken in Python, um tiefes Lernen zu erlernen.
Um die Genauigkeit von Regressionsmodellen zu messen, werden Metriken wie False-Positive-Rate, False-Negative-Rate, Sensitivität usw. verwendet.
Regression
Regression ist eine weitere Klasse von Problemen beim maschinellen Lernen, bei der wir versuchen, den kontinuierlichen Wert einer Variablen anstelle einer Klasse vorherzusagen, die sich von Klassifizierungsproblemen unterscheidet. Regressionstechniken werden im Allgemeinen verwendet, um den Aktienkurs einer Aktie, den Verkaufspreis eines Hauses oder Autos, die Nachfrage nach einem bestimmten Objekt usw. vorherzusagen. Wenn auch Zeitreiheneigenschaften ins Spiel kommen, werden Regressionsprobleme sehr interessant zu lösen. Die lineare Regression mit dem gewöhnlichen kleinsten Quadrat ist einer der klassischen Algorithmen für maschinelles Lernen in diesem Bereich. Für zeitreihenbasierte Muster werden ARIMA, exponentieller gleitender Durchschnitt, gewichteter gleitender Durchschnitt und einfacher gleitender Durchschnitt verwendet.
Um die Genauigkeit von Regressionsmodellen zu messen, werden Metriken wie quadratischer Fehler, absoluter mittlerer quadratischer Fehler, quadratischer Fehler des Wurzelmaßes usw. verwendet.
Predictive Analytics
Es gibt einige Bereiche, in denen sich maschinelles Lernen und Predictive Analytics überschneiden. Während gängige Techniken wie logistische und lineare Regression sowohl unter maschinelles Lernen als auch unter prädiktive Analyse fallen, sind fortgeschrittene Algorithmen wie ein Entscheidungsbaum, zufällige Gesamtstrukturen usw. im Wesentlichen maschinelles Lernen. Bei der prädiktiven Analyse bleibt das Ziel der Probleme sehr eng, wenn der Wert einer bestimmten Variablen zu einem zukünftigen Zeitpunkt berechnet werden soll. Predictive Analytics ist stark mit Statistiken belastet, während maschinelles Lernen eher eine Mischung aus Statistik, Programmierung und Mathematik ist. Ein typischer Vorhersageanalytiker verbringt seine Zeit damit, t-Quadrat, f-Statistik, Innova, Chi-Quadrat oder gewöhnliches kleinstes Quadrat zu berechnen. Fragen wie, ob die Daten normal verteilt oder verzerrt sind, ob die t-Verteilung des Schülers oder die Glockenkurve verwendet werden soll, ob Alpha immer bei 5% oder 10% gesetzt werden soll. Sie suchen den Teufel im Detail. Ein maschinell lernender Ingenieur kümmert sich nicht um viele dieser Probleme. Ihre Kopfschmerzen sind völlig anders. Sie stecken fest in der Genauigkeitsverbesserung, der Minimierung falsch positiver Raten, dem Umgang mit Ausreißern, der Bereichsnormalisierung oder der k-fachen Validierung.
Ein Predictive Analyst verwendet meist Tools wie Excel. Szenario oder Zielsuche sind ihre Favoriten. Sie verwenden gelegentlich VBA oder Mikros und schreiben kaum langen Code. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen verbringt seine ganze Zeit damit, komplizierten Code zu schreiben, der über das übliche Maß hinausgeht. Er verwendet Tools wie R, Python und Saas. Das Programmieren ist ihre Hauptaufgabe, das Beheben von Fehlern und das Testen der verschiedenen Landschaften eine tägliche Routine.
Diese Unterschiede bewirken auch einen großen Unterschied in Bezug auf Nachfrage und Gehalt. Während vorausschauende Analysten gestern waren, ist maschinelles Lernen die Zukunft. Ein typischer maschineller Lerningenieur oder Datenwissenschaftler (wie heutzutage meistens genannt) erhält 60-80% mehr als ein typischer Softwareingenieur oder Prognoseanalytiker und ist der Haupttreiber in der heutigen technologiebasierten Welt. Uber, Amazon und jetzt selbstfahrende Autos sind auch nur wegen ihnen möglich.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Machine Learning und Predictive Analytics (Infographics)
Nachfolgend finden Sie die Top-7-Vergleiche zwischen maschinellem Lernen und Predictive Analytics
Vergleichstabelle zwischen maschinellem Lernen und Predictive Analytics
Nachfolgend finden Sie eine detaillierte Erläuterung von Machine Learning vs. Predictive Analytics
| Maschinelles Lernen | Predictive Analytics |
| Es handelt sich um einen Gesamtbegriff, der verschiedene Teilbereiche umfasst, einschließlich Predictive Analytics. | Es kann als Teilbereich des maschinellen Lernens behandelt werden. |
| Stark codierungsorientiert. | Meist Standard-Software-orientiert, bei der ein Benutzer selbst nicht viel codieren muss |
| Es wird als aus der Informatik stammend betrachtet, dh die Informatik kann hier als Elternteil behandelt werden. | Statistiken können hier als übergeordnet behandelt werden. |
| Es ist die Technologie von morgen. | Es ist so gestern. |
| Es ist eine Maschine, die von vielen Techniken beherrscht wird, die schwer zu verstehen sind, aber wie ein Zauber wirken, wie tiefes Lernen. | Es ist benutzerorientiert mit Techniken, die intuitiv zu verstehen und zu implementieren sind. |
| Es werden Tools wie R, Python, SaaS verwendet. | Es werden Excel, SPSS, Minitab verwendet. |
| Es ist sehr breit und wächst stetig. | Es hat einen sehr begrenzten Anwendungsbereich. |
Fazit - Maschinelles Lernen vs. Predictive Analytics
Aus der obigen Diskussion sowohl über maschinelles Lernen als auch über Predictive Analytics geht klar hervor, dass Predictive Analytics im Grunde ein Teilgebiet des maschinellen Lernens ist. Maschinelles Lernen ist vielseitiger und in der Lage, eine Vielzahl von Problemen zu lösen.
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