Differenze tra apprendimento automatico e statistiche
L'apprendimento automatico è un sottoinsieme di settori di intelligenza artificiale in cui si lascia che la macchina si alleni su se stessa e si ottengano i risultati della previsione. L'apprendimento automatico consiste semplicemente nell'addestrare i dati utilizzando algoritmi. A volte è anche una scatola nera per la maggior parte degli analisti di dati. Stai addestrando la macchina (computer o modello) con l'insieme di regole che hai (punti dati). La statistica è una branca della matematica in cui si ricavano modelli nei dati utilizzando soluzioni matematiche. La statistica è pura matematica. Per ricavare intuizioni o correlazioni tra i dati, ci sono alcuni modelli geometrici che potrebbero essere identificati e che sono derivati usando pratiche matematiche (statistiche). Per identificare il modello, le statistiche entrano in scena.
Studiamo molto di più sull'apprendimento automatico e le statistiche in dettaglio:
In parole o notazioni semplici, si dà alla macchina un certo condizionale basato su X1 = e X2 = quindi Y = stimatore. Allo stesso modo, molti punti dati vengono combinati per ottenere lo stimatore o il predittore. Questo è ciò che la macchina fa da sola. Si allena con tutti i dati alimentati e quando vengono dati nuovi valori, fornisce automaticamente lo stimatore.
Prima di fornire i dati alla macchina, è molto importante comprendere i dati e identificare eventuali correlazioni e schemi. Se esiste una correlazione tra due o più punti dati, allora è altamente pertinente nel fornire la giusta previsione.
Nel mondo dell'intelligenza artificiale, la maggior parte delle aziende si sta dirigendo verso l'automazione, la robotica. La base o i fondamenti per guidare tali domini sono la statistica, l'algebra lineare, la probabilità e la geometria. Questo perché la comprensione dei dati o qualsiasi problema relativo ai dati potrebbe essere risolto utilizzando la matematica.
Per quanto riguarda lo skillset dell'apprendimento automatico e delle statistiche, le statistiche descrittive o la modellistica statistica sono costruite dallo statistico. Considerando che l'apprendimento automatico riguarda l'ipotesi, una classificazione che richiede la conoscenza della programmazione di base e strutture e algoritmi di dati.
Confronto testa a testa tra apprendimento automatico e statistiche
Di seguito è riportato il Top 10 confronto tra l'apprendimento automatico e le statistiche 
Differenze chiave tra apprendimento automatico e statistiche
Di seguito sono elencati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra apprendimento automatico e statistiche
1. L'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa del potere non umano nel raggiungimento dei risultati. La statistica è un sottocampo della matematica in cui si tratta di derivati e probabilità inferite dai dati.
2. L'apprendimento automatico è uno dei campi della scienza dei dati e la statistica è la base per qualsiasi modello di apprendimento automatico. Per costruire il modello, si deve fare l'EDA (analisi dei dati esplorativi) in cui le statistiche svolgono un ruolo importante.
3. Per costruire un modello, la fase iniziale consiste nell'ingegnerizzazione delle caratteristiche che implica quali attributi utilizzare e quali attributi danno risultati nel fornire la massima probabilità. Al fine di ricavare le giuste caratteristiche, è importante identificare una correlazione tra variabili indipendenti o punti dati.
4. L'apprendimento automatico e la statistica non sono due concetti ampi diversi. Sia l'apprendimento automatico che la statistica sono associati tra loro. Senza statistiche, non è possibile costruire un modello e non vi è motivo di fare solo analisi statistiche sui dati. Conduce alla costruzione del modello.
5. Anche dopo aver creato il modello, per misurare le prestazioni e valutare i risultati, le statistiche entrano e svolgono un ruolo vitale. Per misurare le prestazioni, ci sono molte metriche di valutazione in fase di sviluppo nella scienza dei dati. Uno di questi è la costruzione di un'algebra a matrice di confusione dove derivano veri positivi, falsi negativi, veri negativi e falsi positivi.
6. In termini di applicazioni, l'apprendimento automatico e le statistiche sono accoppiati in modo tale che uno conduce all'altro.
7. L'analisi statistica e l'apprendimento automatico hanno collaborato al fine di applicare la scienza dei dati al problema dei dati o di ottenere approfondimenti dai dati che hanno un impatto maggiore sulle vendite o sul business e sul marketing.
8. L'apprendimento automatico è una branca della scienza dei dati o dell'analisi che porta all'automazione e all'intelligenza artificiale. La statistica è una branca della matematica in cui si applicano queste soluzioni ai dati che porta alla modellazione predittiva ecc.
Tabella comparativa tra apprendimento automatico e statistiche
Di seguito sono riportati gli elenchi di punti che mostrano i confronti tra apprendimento automatico e statistiche
| BASE PER
CONFRONTO | Apprendimento automatico | statistica |
| Definizione | L'apprendimento automatico è un insieme di passaggi o regole alimentati dall'utente in cui la macchina comprende e si allena da sola | La statistica è un concetto matematico nel trovare i modelli dai dati. |
| uso | Per prevedere gli eventi futuri o classificare un materiale esistente | La relazione tra i punti dati |
| tipi | Apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato | Previsione di variabili continue, regressione, classificazione |
| Input Output | Caratteristiche ed etichette | datapoints |
| Casi d'uso | Per ipotesi | Correlazione tra i punti dati, univariato, multivariabile |
| Facilità d'uso | Matematica e algoritmi | Conoscenza matematica |
| applicazioni | Previsioni meteorologiche, modellazione di argomenti,
Modellazione predittiva | Statistiche descrittive, modelli di ricerca, valori anomali nei dati |
| Campo | Analisi dei dati, intelligenza artificiale | Intelligenza artificiale, laboratori di ricerca in scienze dei dati. |
| Spicca | Algoritmi e concetti predominanti come le reti neurali | Derivati, probabilità |
| parole | Regressione lineare, foresta casuale, macchina vettoriale di supporto, reti neurali | Covarianza, univariato, multivariato, stimatori, valori p, rmse |
Conclusione - Apprendimento automatico vs statistiche
In questo moderno mondo tecnologico, l'intelligenza artificiale è oggi presente sul mercato. Mentre la tecnologia si sta allargando e le innovazioni e le idee si riversano, c'è un enorme volume di dati che vengono generati. Quando ci sono dati, ci vuole analisi. L'analisi è principalmente su quante informazioni dai dati potrebbero essere derivate. Come nella tradizionale analisi dei dati strutturati RDBMS e nelle statistiche descrittive, ci sono molte intuizioni e valori anomali mancanti o nascosti che possono essere utili per migliorare il business. Questi valori anomali rivestono molta importanza nel processo decisionale o nel miglioramento delle vendite dei prodotti.
La scienza dei dati viene applicata al volume di dati che vengono generati in questi anni o persino ai dati storici. Gli outlier sono ben utilizzati e non ignorati laddove vengono raccolte informazioni più utili per mettere in evidenza risultati positivi che incidono sul marketing o sul miglioramento del business. Per realizzare qualsiasi modello di apprendimento automatico o analisi statistica, è necessario conoscere statistiche, algoritmi e fondamenti di concetti matematici. Mentre stiamo guidando verso una tecnologia frenetica, l'intelligenza artificiale è il presente e il futuro.
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