Apprendimento automatico e modellazione predittiva - 8 differenze eccezionali

• Differenze tra apprendimento automatico e modellazione predittiva

Differenze tra apprendimento automatico e modellazione predittiva

L'apprendimento automatico è un'area dell'informatica che utilizza metodi di apprendimento cognitivo per programmare i propri sistemi senza la necessità di essere esplicitamente programmati. In altre parole, è noto che quelle macchine crescono meglio con l'esperienza.
L'apprendimento automatico è correlato ad altre tecniche matematiche e anche al data mining che comprende termini come apprendimento supervisionato e non supervisionato.
La modellazione predittiva, d'altra parte, è una tecnica matematica che utilizza le statistiche per la previsione. Mira a lavorare sulle informazioni fornite per giungere a una conclusione finale dopo l'attivazione di un evento.

In breve, quando si tratta di analisi dei dati, l'apprendimento automatico è una metodologia che viene utilizzata per ideare e generare algoritmi e modelli complessi che si prestano a una previsione. Questo è popolarmente noto come analisi predittiva in uso commerciale che viene utilizzata da ricercatori, ingegneri, data scientist e altri analisti per prendere decisioni e fornire risultati e scoprire le intuizioni nascoste facendo uso dell'apprendimento storico.
In questo post studieremo in dettaglio le differenze.

Confronto diretto tra apprendimento automatico e modellazione predittiva (infografica)

Di seguito è riportato il confronto tra i primi 8 tra apprendimento automatico e modellazione predittiva

Differenze chiave tra apprendimento automatico e modellazione predittiva

1. L'apprendimento automatico è una tecnica di intelligenza artificiale in cui agli algoritmi vengono dati i dati e viene chiesto di elaborare senza un insieme predeterminato di regole e regolamenti, mentre l'analisi predittiva è l'analisi dei dati storici e dei dati esterni esistenti per trovare modelli e comportamenti.
2. Gli algoritmi di machine learning sono addestrati per imparare dai loro errori passati per migliorare le prestazioni future, mentre predittivo fa previsioni informate basate su dati storici solo su eventi futuri
3. L'apprendimento automatico è una tecnologia di nuova generazione che lavora su algoritmi migliori e enormi quantità di dati, mentre l'analisi predittiva è lo studio e non una tecnologia particolare che esisteva molto prima che il machine learning diventasse realtà. Alan Turing aveva già usato questa tecnica per decodificare i messaggi durante la seconda guerra mondiale.
4. Le pratiche e le tecniche di apprendimento correlate per l'apprendimento automatico includono l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, mentre per l'analisi predittiva si tratta di analisi descrittiva, analisi diagnostica, analisi predittiva, analisi prescrittiva, ecc.
5. Una volta che il nostro modello di apprendimento automatico è stato addestrato e testato per un set di dati relativamente più piccolo, lo stesso metodo può essere applicato ai dati nascosti. I dati effettivamente non devono essere distorti in quanto comporterebbe un cattivo processo decisionale. Nel caso dell'analisi predittiva, i dati sono utili quando sono completi, accurati e sostanziali. La qualità dei dati deve essere curata quando i dati vengono ingeriti inizialmente. Le organizzazioni lo usano per prevedere previsioni, comportamenti dei consumatori e prendere decisioni razionali sulla base delle loro scoperte. Un caso di successo si tradurrà sicuramente in un aumento dei ricavi delle imprese e delle imprese.

Tabella di confronto tra apprendimento automatico e modellazione predittiva

Base per il confronto	Apprendimento automatico	Modellazione predittiva
Definizione	Metodo utilizzato per elaborare algoritmi e modelli complessi che si prestano alla previsione. Questo è il principio fondamentale alla base della modellazione predittiva	Una forma avanzata di analisi descrittiva di base che utilizza l'insieme di dati attuali e storici per fornire un risultato. Si può dire che questo sia il sottoinsieme e un'applicazione di apprendimento automatico.
Modus operandi	Tecnica adattiva in cui i sistemi sono abbastanza intelligenti da adattarsi e apprendere come e quando viene aggiunto un nuovo set di dati, senza la necessità di essere programmati direttamente. I calcoli precedenti verranno utilizzati per fornire risultati efficaci	È noto che i modelli fanno uso di classificatori e teoria del rilevamento per indovinare la probabilità di un risultato dato un insieme di dati di input
Approcci e modelli	Apprendimento dell'albero decisionale Apprendimento delle regole associate Reti neurali artificiali Apprendimento approfondito Programmazione logica induttiva Supporta macchine vettoriali Clustering Reti bayesiane Insegnamento rafforzativo Apprendimento della rappresentazione Somiglianza e apprendimento metrico Apprendimento di dizionari sparsi Algoritmi genetici Apprendimento automatico basato su regole Sistemi di classificazione dell'apprendimento	Metodo di gruppo di gestione dei dati Naïve Bayes Algoritmo del vicino più vicino K. Classificatore di maggioranza Supporta macchine vettoriali Alberi potenziati Foreste casuali CARRELLO (alberi di classificazione e regressione) MARTE Reti neurali ACE e AVAS Minimi quadrati ordinari Modelli lineari generalizzati (GLM) Regressione logistica Modelli di additivi generalizzati Regressione robusta Regressione semiparametrica
applicazioni	Bioinformatica Interfacce cervello-macchina Classificazione delle sequenze di DNA Anatomia computazionale Visione computerizzata Riconoscimento degli oggetti Rilevamento di frodi con carta di credito Rilevamento di frodi su Internet Linguistica Marketing Percezione della macchina Diagnosi medica Economia Assicurazione NLP Ottimizzazione e metaheuristic Pubblicità online Raccomandazione e motori di ricerca Locomotive robot Estrazione di sequenze Analisi del sentimento Riconoscimento vocale e della scrittura Analisi del mercato finanziario Previsioni di serie storiche	Modellazione di elevazione Archeologia Gestione delle relazioni con i clienti Assicurazione auto Assistenza sanitaria Trading algoritmico Caratteristiche notevoli della modellazione predittiva Limitazioni sull'adattamento dei dati Ottimizzazione delle campagne di marketing Intercettazione di una frode Riduzione del rischio Operazioni migliorate e semplificate Fidelizzazione dei clienti Informazioni sull'imbuto di vendita Gestione della crisi Mitigazione del rischio e misure correttive Gestione delle catastrofi Segmentazione del cliente Prevenzione della zangola Modellistica finanziaria Andamento e analisi del mercato Livello di crediti
Gestione degli aggiornamenti	Il modello statistico viene aggiornato automaticamente	I data scientist devono eseguire il modello manualmente più volte
Chiarimento dei requisiti	È necessario fornire una serie adeguata di requisiti e giustificazioni commerciali	È necessario chiarire la serie adeguata di giustificazioni e requisiti aziendali
Tecnologia di guida	L'apprendimento automatico è guidato dai dati	La modellazione predittiva è basata sul caso d'uso
svantaggi	Lavorare con funzioni di perdita discontinua che sono difficili da differenziare, ottimizzare e incorporare negli algoritmi di machine learning Il problema deve essere molto descrittivo per trovare l'algoritmo giusto per applicare una soluzione ML È necessario creare requisiti di dati di grandi dimensioni e dati di formazione come i dati di apprendimento profondo prima che tale algoritmo venga utilizzato in modo effettivo	Necessità di un'enorme quantità di dati, poiché più i dati storici sono accurati Hai bisogno di tutte le tendenze e i modelli del passato Il fallimento della previsione del polling prende in considerazione un insieme specifico di parametri che non sono in tempo reale e quindi gli scenari attuali possono influenzare il polling L'analisi delle risorse umane è ostacolata dalla mancanza di comprensione del comportamento umano

Conclusione: apprendimento automatico e modellazione predittiva

Entrambe queste tecnologie stanno fornendo soluzioni alle organizzazioni di tutto il mondo nei propri regni. Le migliori organizzazioni come Google, Amazon, IBM, ecc. Stanno investendo molto in questi algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning per affrontare i problemi del mondo reale in modo migliore ed efficiente. Sta a te decidere quale tipo di metodo ha bisogno la tua azienda. Vai avanti scrivici nella sezione commenti qui sotto quale tecnologia ti ha beneficiato in che modo.
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Questa è stata una guida all'apprendimento automatico e alla modellazione predittiva, al loro significato, al confronto testa a testa, alle differenze chiave, alla tabella di confronto e alle conclusioni. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -

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