Erfahren Sie mehr über den Unterschied zwischen Statistik und maschinellem Lernen
Maschinelles Lernen wird effektiv in verschiedenen Bereichen wie Betrugserkennung, Websuchergebnissen, Echtzeit-Anzeigen auf Webseiten und Mobilgeräten, textbasierter Stimmungsanalyse, Kreditbewertung und nächstbesten Angeboten, Vorhersage von Geräteausfällen und neuen Preismodellen eingesetzt. Erkennung von Netzwerkangriffen, Muster- und Bilderkennung sowie Spam-Filter für E-Mails unter anderem. Statistik ist definiert als das Studium der Sammlung, Analyse, Interpretation, Präsentation und Organisation von Daten. Wenn Statistiken auf ein wissenschaftliches, industrielles oder gesellschaftliches Problem angewendet werden, beginnt der Prozess normalerweise mit der Entscheidung über eine statistische Grundgesamtheit oder einen statistischen Modellprozess.
Statistik vs Maschinelles Lernen -
Daten ändern sich ständig und entwickeln sich weiter. Es ist jedoch sehr wichtig, sich diesen Veränderungen anzupassen, da Daten ein entscheidender Aspekt für das Wachstum von Unternehmen auf der ganzen Welt sind.
Daten werden als einfache Fakten und Statistiken definiert, die während des täglichen Betriebs einer Marke / eines Unternehmens gesammelt werden. Während fast alle Arten von Unternehmen Daten sammeln, ist es für Marken sehr wichtig, diesen Sinn zu verstehen.
Ohne auf Erkenntnisse und Erkenntnisse aus den Daten schließen zu können, wird es völlig unbrauchbar. Selbst wenn Unternehmen über viele Informationen und Daten verfügen, verlieren sie manchmal, weil sie nicht in der Lage sind, diese zu erfassen.
Seit ihrer Gründung sammeln Unternehmen eine Vielzahl von Informationen und Daten zu verschiedenen Themen wie Kundeninformationen, Produkthighlights, Partneranliegen und Mitarbeiterfeedback.
Diese Daten und Informationen können effektiv zur Erfassung und Messung eines umfassenden Spektrums von Geschäftsfunktionen verwendet werden, sei es extern oder intern. An sich sind Daten nicht sehr informativ, aber sie bilden eine Grundlage, auf der Unternehmen künftige Entscheidungen treffen und erfolgreiche Strategien entwickeln können.
Kunden sind die Basis, auf der Marken ihren Namen und Wert auf dem Markt aufgebaut haben. Aus diesem Grund sind Kundendaten äußerst wichtig, da sie es Marken ermöglichen, ihre Kunden auf vielfältige Weise zu verbessern und zu verstehen.
Daten sind daher die einzige Möglichkeit für Unternehmen, viele Aspekte der Unternehmensfunktionen zu verstehen, z. B. eine Reihe von Anfragen, eingegangenen Einnahmen und eingegangenen Ausgaben.
Daten sind daher wichtig, damit Marken die Einstellung und Erwartungen ihrer Kunden verstehen. Alles in allem sind Daten ein wichtiges Element für den kontinuierlichen Erfolg und das Wachstum eines Unternehmens, insbesondere in Zeiten des Wettbewerbs.
Der Artikel über Statistik vs. maschinelles Lernen ist wie folgt aufgebaut:
- Statistik vs maschinelles Lernen Infografiken
- Was ist der Unterschied zwischen Statistik und maschinellem Lernen?
- Vertiefung der Statistik und ihrer Bedeutung für die Gesellschaft
- Vertiefung des maschinellen Lernens und seiner Bedeutung für die Gesellschaft
- Fazit - Statistik vs. maschinelles Lernen
Statistik vs maschinelles Lernen Infografiken
Sind Daten und Informationen gleich? Was ist der Unterschied zwischen Statistik und maschinellem Lernen?
Daten und Informationen sind zwei verschiedene Dinge. Während es sich bei den Daten um Rohdaten und Statistiken handelt, handelt es sich bei den Informationen um dieselben Daten, die korrekt und zeitnah dargestellt werden.
Darüber hinaus sind Informationen spezifisch und organisiert, im Allgemeinen mit dem Ziel, Kontext und Verständnis für einen bestimmten Aspekt der Markenfunktion zu vermitteln. Eine andere Art und Weise, in der sich Informationen von Daten unterscheiden, besteht darin, dass Marken durch diese Informationen geeignete Entscheidungen treffen und Kampagnen erstellen können, die kreativ, effektiv und ansprechend sind.
Aus diesem Grund sind Informationen so wichtig, dass Marken Entscheidungen treffen können, anhand derer sich das Management wirklich selbst stärken kann.
Deshalb bemühen sich Marken, Informationen über Kunden und Kunden zu sammeln, damit sie effektiv mit ihnen in Kontakt treten können. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass der wahre Wert von Informationen in der Fähigkeit liegt, dem Unternehmen eine Richtung zu geben.
Wenn zum Beispiel nach Angaben der Kunden die Kundenzufriedenheit nachlässt, ist es nur hilfreich, wenn die Marke diese Wahrnehmung ändert, indem sie ihren Produkten und Dienstleistungen einen besseren Wert bietet.
Kurz gesagt, der Informationsprozess sollte Teil eines umfassenderen Überprüfungsprozesses innerhalb der Unternehmen sein, damit sie bessere und profitablere Ergebnisse erzielen können.
Informationen können daher mit verschiedenen Mitteln gesammelt und analysiert werden, die maschinelles Lernen und Statistik betreffen.
Von Personen, die in einem Land leben, bis hin zu Atomen, die in einem Kristall enthalten sind, kann die Bevölkerung von unterschiedlicher Art sein. Die Statistik befasst sich mit allen Aspekten von Daten wie der Planung der Datenerfassung bis hin zu Experimenten und ist ein abwechslungsreiches und umfassendes Feld.
Maschinelles Lernen hingegen ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich aus dem Studium der Theorie des rechnergestützten Lernens in der künstlichen Intelligenz und der Mustererkennung entwickelt hat.
Arthur Samuel definierte 1959 maschinelles Lernen als den Studienbereich, in dem Computer lernen können, indem sie explizit programmiert werden.
Diese Art des Lernens befasst sich mit dem Studium und der Konstruktion von Algorithmen, mit denen Benutzer lernen und Vorhersagen zu Daten treffen können. Solche Algorithmen arbeiten nach einer Modellerstellung und werden verwendet, um datengesteuerte Vorhersagen zu treffen, anstatt statischen Programmanweisungen zu folgen.
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Ein genauerer Blick auf Statistik und maschinelles Lernen
Statistiken spielen in fast allen Bereichen der menschlichen Tätigkeit eine sehr wichtige Rolle. Statistiken und maschinelles Lernen spielen eine sehr wichtige Rolle für das Funktionieren der menschlichen Gesellschaft, angefangen bei der Entscheidung über die Pro-Kopf-Quote eines Landes über die Beschäftigungsquote bis hin zur Anzahl der in einer Region erforderlichen medizinischen / schulischen Einrichtungen.
In der heutigen Zeit nimmt die Statistik eine sehr wichtige und kritische Position in einer Reihe von Bereichen ein, darunter Handel, Handel, Psychologie, Chemie, Botanik, Astronomie und viele andere.
Dies liegt daran, dass die Statistik als Feld in nahezu allen Bereichen und Krankheitsbildern weit verbreitet ist. Hier einige wichtige Bereiche, in denen Statistik und maschinelles Lernen zum Sammeln besserer Informationen und Erkenntnisse eingesetzt werden können.
- Geschäft: Statistik spielt im Geschäftsbereich eine sehr wichtige und entscheidende Rolle. Dies liegt daran, dass Marken und Unternehmen äußerst wettbewerbsfähig sind und es für Marken schwierig ist, die Erwartungen und Wünsche ihrer Kunden zu erfüllen. Daher ist es wichtig, dass Marken schnelle Entscheidungen treffen, damit sie bessere Entscheidungen treffen können. Statistiken können Marken dabei helfen, die Erwartungen des Kunden zu verstehen und so Angebot und Nachfrage effektiv in Einklang zu bringen. Dies bedeutet, dass viele Entscheidungen der Marke von guten statistischen Entscheidungen und Einsichten abhängen.
- Wirtschaft: Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem die Statistik eine wichtige Rolle in der Wirtschaft spielt. Dies liegt daran, dass Statistiken weitgehend von Statistiken abhängen. Dies liegt daran, dass Volkseinkommenskonten wichtige Indikatoren für Ökonomen und Administratoren sind. Statistische Methoden werden zur Erstellung dieser Konten und sogar zur Erhebung und Analyse von Daten verwendet. Die Beziehung zwischen Angebot und Nachfrage wird durch statistische Analysen untersucht. Nahezu jeder Aspekt der Wirtschaft erfordert ein umfassendes und komplexes Verständnis der Statistik.
- Mathematik: Statistik ist ein wesentlicher Bestandteil der Natur- und Sozialwissenschaften. Die Methoden der Naturwissenschaften sind zuverlässig, aber ihre Schlussfolgerungen sind manchmal nicht so wahrscheinlich, weil sie auf unvollständigen Beweisen beruhen. Statistische Hilfe zur genauen Beschreibung dieser Messungen. Viele statische Methoden wie Wahrscheinlichkeitsmittelwerte, Dispersionen und Schätzungen sind integraler Bestandteil der Mathematik und werden in diesem Bereich häufig verwendet.
- Bankwesen: Ein weiterer Bereich, in dem die Statistik eine wichtige Rolle im Bankwesen spielt. Banken benötigen Statistiken aus verschiedenen Gründen. Fast alle Banken arbeiten nach dem Prinzip, dass wenn einer ihrer Kunden etwas Geld in ihre Bank investiert, sie es für einige Zeit in ihrer Bank behalten und nicht abheben. Durch das Verdienen von Gewinnen aus diesen Einlagen verdient die Bank Gewinne, und dies ist die Hauptquelle ihrer Einnahmen. Die Banker verwenden statistische Ansätze, die auf der Wahrscheinlichkeit basieren, um die Anzahl der Einleger und ihre Forderungen für einen bestimmten Tag zu schätzen und so eine reibungslose und effektive Funktionsweise zu ermöglichen.
- State Management: Statistik ist ein weiterer Bereich, der für das Wachstum und die Entwicklung eines Landes unerlässlich ist. Dies liegt daran, dass Statistiken die Grundlage für die Ausarbeitung von Richtlinien im Land sind. Aus diesem Grund werden statistische Daten häufig für Verwaltungsentscheidungen verwendet. Wenn die Regierung zum Beispiel die Löhne der Beschäftigten erhöhen will, um ihnen zu helfen, ihren Lebensstandard zu verbessern, kann sie anhand von Statistiken einen Anstieg der Lebenshaltungskosten feststellen. Darüber hinaus ist die Erstellung von Haushaltsplänen der Bundes- und Landesregierung auch von Statistiken abhängig, da diese den Beamten helfen, die erwarteten Ausgaben und Einnahmen aus verschiedenen Quellen abzuschätzen. Statistiken sind daher sehr wichtig, um die Regierungen bei der reibungslosen Erfüllung ihrer Aufgaben zu unterstützen.
Vertiefung des maschinellen Lernens und seiner Bedeutung für die Gesellschaft
Computer und Laptops haben die ganze Welt im Sturm erobert und das Leben vieler Menschen drastisch verändert. Stellen wir uns eine Situation für eine Minute vor. Lassen Sie uns versuchen, an eine Welt ohne Computer zu denken.
Wenn dies geschehen wäre, hätten die Menschen im medizinischen Bereich nicht viele Heilmittel gegen Krankheiten gefunden, da Computer eine wichtige Rolle dabei gespielt haben, Medizinern zu helfen, bessere Einblicke in die Welt der Krankheiten und der Gesundheit zu gewinnen.
Auch hier wären Filme wie Toy Story und Jurassic Park ohne Computer nicht möglich gewesen, da diese Filme Computergrafiken und Animationen verwendet haben.
Apotheken würden es schwer haben, den Überblick darüber zu behalten, welche Medikamente sie ihren Patienten geben sollen. Das Auszählen von Stimmen wäre ohne Computer so gut wie unmöglich, und noch wichtiger, die Erforschung des Weltraums wäre für alle Weltraumenthusiasten immer noch ein entfernter Traum geblieben.
Aufgrund der wachsenden Bedeutung von Computern haben Computertechnologien eine noch größere Rolle übernommen, und dies hat dazu geführt, dass Maschinen komplexe mathematische Berechnungen schneller und schneller auf Big Data anwenden können.
Einige der weit verbreiteten Beispiele für Anwendungen des maschinellen Lernens, die heute weltweit sehr beliebt sind, sind:
- Die Essenz des maschinellen Lernens ist das äußerst beliebte selbstfahrende Auto von Google
- Online-Empfehlungsangebote, die auf Plattformen wie Amazon und Netflix zugeschnitten sind, sind das Ergebnis von Anwendungen für maschinelles Lernen, mit denen das alltägliche Verhalten des Menschen verstanden werden kann
- Das Verständnis des Kundenverhaltens auf Twitter für Marken und jetzt maschinelles Lernen mit der Erstellung von Sprachregeln hilft Marken dabei, ihre Kunden im öffentlichen Bereich zu verstehen und zu stärken
- Betrugserkennung ist ein wichtiges Feld, in dem maschinelles Lernen dazu beiträgt, dass Marken auf allen Plattformen sicher und effektiv sind
Heute besteht ein wachsendes Interesse an maschinellem Lernen, da aufgrund des wachsenden Volumens und der Vielfalt der verfügbaren Daten und der rechnergestützten Verarbeitung heute kostengünstigere und leistungsfähigere Datenanalysemethoden erforderlich sind.
Dies bedeutet, dass maschinelles Lernen uns helfen kann, schnell Modelle zu erstellen, die größere Daten analysieren und schnellere Lösungen liefern können, die auch in großem Maßstab genau und effektiv sind.
All dies bedeutet, dass hochwertige Prognosen dazu beitragen können, dass Volkswirtschaften und Marken bessere und intelligentere Entscheidungen treffen, nicht nur ohne menschliches Eingreifen, sondern auch in Echtzeit.
Marken brauchen sich schnell bewegende Modellierungsströme, um mit den Anforderungen des Marktes Schritt zu halten, und sie können dies durch maschinelles Lernen auf effektive Weise tun.
Während Menschen in der Regel ein oder zwei gute Modelle pro Woche erstellen können, können durch maschinelles Lernen Tausende von Modellen pro Woche erstellt werden, wodurch Marken auch langfristig effektiver und besser werden.
Maschinelles Lernen unterscheidet sich daher stark von der Datenstatistik. In einfachen Worten, während maschinelles Lernen dieselben Algorithmen und Techniken verwendet, gibt es einen großen Unterschied zwischen diesen beiden Techniken für Statistik und maschinelles Lernen.
Während Data Mining bisher unbekannte Muster und Kenntnisse entdeckt, wird maschinelles Lernen verwendet, um bekannte Muster und Kenntnisse zu reproduzieren.
Diese Muster werden dann automatisch auf andere Daten angewendet und helfen den Betroffenen, bessere Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen.
Mit dem zunehmenden Einsatz von Computern entwickeln sich auch Datentechniken und maschinelles Lernen rasant weiter, um den Anforderungen von Marken und Unternehmen in verschiedenen Branchen gerecht zu werden.
Neuronale Netze werden seit langem in Data-Mining-Anwendungen verwendet. Dank der Leistungsfähigkeit von Computern ist es jetzt möglich, mehrere neuronale Netze mit vielen Schichten zu erstellen. Im maschinellen Lernjargon werden diese als tiefe neuronale Netze bezeichnet.
Fazit - Statistik vs. maschinelles Lernen
All dies bedeutet, dass Daten unabhängig von Statistik oder maschinellem Lernen besser verstanden und analysiert werden müssen. Dies liegt daran, dass Datenerkenntnisse für den Erfolg und Misserfolg von Marken in verschiedenen Kategorien von entscheidender Bedeutung sind. Ihre Investition ist eine der Hauptanforderungen aller Arten von Unternehmen.
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