Scopri la differenza tra statistica e apprendimento automatico
L'apprendimento automatico viene utilizzato efficacemente in vari settori come il rilevamento di frodi, i risultati della ricerca Web, gli annunci in tempo reale su pagine Web e dispositivi mobili, l'analisi del sentiment basata su testo, il punteggio del credito e le offerte migliori, la previsione di guasti alle apparecchiature, nuovi modelli di prezzo, rilevamento di intrusioni di rete, riconoscimento di schemi e immagini e filtro antispam di posta elettronica tra gli altri campi. La statistica è definita come lo studio della raccolta, analisi, interpretazione, presentazione e organizzazione dei dati. Quando le statistiche vengono applicate a un problema scientifico, industriale o sociale, il processo di solito inizia con la decisione di una popolazione statistica o un processo di modello statistico.
Statistica vs apprendimento automatico -
I dati cambiano e si evolvono costantemente. Ma è molto importante adattarsi a questi cambiamenti perché i dati sono un aspetto critico della crescita delle aziende in tutto il mondo.
I dati sono definiti come semplici fatti e statistiche raccolti durante le operazioni quotidiane di un marchio / azienda. Mentre quasi tutti i tipi di società raccolgono dati, è molto importante che i marchi abbiano un senso di questo senso.
Senza essere in grado di dedurre alcuna comprensione e conoscenza dai dati, diventa completamente inutile. Questo è il motivo per cui anche se le aziende dispongono di molte informazioni e dati, a volte perdono perché non sono in grado di rilevarle.
Fin dalla sua istituzione, le aziende raccolgono molte informazioni e dati su varie cose come informazioni sui clienti, aspetti salienti dei prodotti, preoccupazioni dei partner e feedback dei dipendenti.
Questi dati e informazioni possono essere effettivamente utilizzati per registrare e misurare una vasta gamma di funzioni aziendali, sia esterne che interne. Di per sé i dati non sono molto istruttivi, ma sono una base su cui le aziende possono prendere decisioni future e sviluppare anche strategie di successo.
I clienti sono la base su cui i marchi hanno costruito il loro nome e valore sul mercato. Questo è il motivo per cui i dati dei clienti sono estremamente importanti in quanto consentono ai marchi di migliorare e comprendere i propri clienti in diversi modi.
I dati sono, quindi, l'unico modo in cui le aziende comprendono molti aspetti delle funzioni aziendali come una serie di richieste, entrate ricevute, spese ricevute tra le altre cose.
I dati sono quindi importanti per i marchi per comprendere la mentalità e le aspettative dei clienti. Tutto sommato, i dati sono un elemento importante per garantire il successo e la crescita continui di qualsiasi azienda, specialmente in questa epoca e tempi competitivi.
L'articolo su Statistica vs Apprendimento automatico è strutturato come di seguito:
- Statistiche vs Infographics di apprendimento automatico
- Qual è la differenza Statistiche vs Apprendimento automatico?
- Uno sguardo più approfondito alle statistiche e alla sua importanza nella società
- Uno sguardo più approfondito all'apprendimento automatico e alla sua importanza nella società
- Conclusione - Statistica vs Machine learning
Statistiche vs Infographics di apprendimento automatico
I dati e le informazioni sono gli stessi? Qual è la differenza Statistiche vs Apprendimento automatico?
Dati e informazioni sono due cose distinte. Mentre i dati sono fatti e statistiche grezzi, le informazioni sono gli stessi dati presentati in modo accurato e tempestivo.
Inoltre, le informazioni sono specifiche e organizzate, generalmente realizzate allo scopo di dare contesto e comprensione a un aspetto particolare del funzionamento del marchio. Un altro modo in cui le informazioni sono diverse dai dati è che è attraverso le informazioni che i marchi possono prendere le giuste decisioni e creare campagne creative, efficaci e coinvolgenti.
Questo è il motivo per cui le informazioni sono così importanti in quanto consentono ai marchi di prendere decisioni che possono essere utilizzate dal management per autorizzarsi veramente.
Ecco perché i marchi si sforzano di raccogliere informazioni su clienti e clienti in modo che possano interagire con loro in modo efficace. Detto questo, è importante ricordare che il vero valore delle informazioni risiede nella sua capacità di orientare l'azienda.
Ad esempio, se, secondo le informazioni fornite dai clienti, vi è una mancanza di soddisfazione del cliente, è utile solo se il marchio cambia questa percezione offrendo un miglior valore ai loro prodotti e servizi.
In breve, il processo di informazione dovrebbe far parte di un più ampio processo di revisione all'interno delle aziende, in modo da poterle aiutare a produrre risultati migliori e più redditizi.
Pertanto, le informazioni possono essere raccolte e analizzate attraverso diversi mezzi che sono apprendimento automatico e statistiche.
Dalle persone che vivono in un paese agli atomi contenuti in un cristallo, la popolazione può essere di diversi tipi. Affrontare tutti gli aspetti dei dati come la pianificazione della raccolta dei dati per esperimenti, la statistica è un campo vario e completo.
L'apprendimento automatico, d'altra parte, è un sottocampo dell'informatica che si è evoluto dallo studio della teoria dell'apprendimento computazionale nell'intelligenza artificiale e nel riconoscimento dei modelli.
Arthur Samuel nel 1959 ha definito l'apprendimento automatico come il campo di studio che offre ai computer la possibilità di apprendere con la programmazione in modo esplicito.
Questo tipo di apprendimento esplora lo studio e la costruzione di algoritmi che possono aiutare gli utenti ad apprendere e fare previsioni sui dati. Tali algoritmi operano tramite la creazione di un modello e vengono utilizzati per effettuare previsioni basate sui dati anziché seguire le istruzioni statiche del programma.
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Uno sguardo più approfondito su Statistica e Machine learning
Le statistiche svolgono un ruolo molto importante in quasi tutte le sfere dell'attività umana. Dall'aiutare a decidere la pro capite di un paese al tasso di occupazione al numero di strutture mediche / scolastiche richieste in una regione, la statistica e l'apprendimento automatico hanno un ruolo molto importante nel funzionamento della società umana.
Al giorno d'oggi, la statistica occupa una posizione molto importante e critica in una serie di settori tra cui commercio, commercio, psicologia, chimica, botanica, astronomia tra molti altri.
Questo perché, come campo, le statistiche hanno applicazioni diffuse in quasi tutti i tipi di aree e malattie. Ecco alcune aree importanti in cui è possibile applicare Statistica e Machine learning per raccogliere informazioni e approfondimenti migliori.
- Affari: la statistica ha un ruolo molto importante e critico da svolgere nel campo degli affari. Questo perché i marchi e le aziende sono estremamente competitivi, rendendo difficile per i marchi rimanere davanti alle aspettative e ai desideri dei loro clienti. È quindi importante che i marchi prendano decisioni rapide in modo da poter prendere decisioni migliori. Le statistiche possono aiutare i marchi a comprendere le aspettative del cliente e quindi a bilanciare la domanda e l'offerta in modo efficace. Ciò significa che molte delle decisioni del marchio dipendono da buone decisioni statistiche e approfondimenti.
- Economia: un'altra area importante in cui la statistica gioca un ruolo importante in economia. Questo perché le statistiche dipendono in gran parte dalle statistiche. Questo perché i conti del reddito nazionale sono importanti indicatori per economisti e amministratori. I metodi statistici sono utilizzati per la preparazione di questi account e anche per la raccolta e l'analisi dei dati. Il rapporto tra domanda e offerta viene studiato attraverso analisi statistiche e quasi ogni aspetto dell'economia richiede una comprensione grande e complessa delle statistiche.
- Matematica: la statistica è parte integrante delle scienze naturali e sociali. I metodi delle scienze naturali sono affidabili ma le loro conclusioni a volte non sono così probabilmente perché si basano su prove incomplete. Aiuto statistico nella descrizione di queste misurazioni in modo preciso. Molti metodi statistici come medie di probabilità, dispersioni, stima sono parte integrante della matematica e sono frequentemente utilizzati in questo campo.
- Attività bancarie: un'altra area in cui le statistiche svolgono un ruolo importante nel settore bancario. Le banche richiedono statistiche per una serie di ragioni e scopi. Quasi tutte le banche lavorano secondo il principio che quando uno dei loro clienti investe del denaro nella propria banca, lo manterrà nella propria banca per un po 'di tempo e non lo ritirerà. Guadagnando profitti da questi depositi la banca guadagna profitti e questa è la principale fonte delle loro entrate. I banchieri utilizzano approcci statistici basati sulla probabilità per stimare il numero di depositanti e i loro crediti per un determinato giorno, consentendo loro di funzionare in modo regolare ed efficace.
- Gestione dello stato: la statistica è un'altra area essenziale per la crescita e lo sviluppo di qualsiasi paese. Questo perché le statistiche sono la base su cui vengono elaborate le politiche nel paese. Ecco perché i dati statistici sono ampiamente utilizzati per prendere decisioni amministrative. Ad esempio, se il governo vuole aumentare le scale salariali dei dipendenti in modo da aiutarli ad aumentare i loro standard di vita, è attraverso le statistiche che il governo può trovare un aumento del costo della vita. Inoltre, la preparazione dei bilanci del governo federale e provinciale dipende anche dalle statistiche perché aiuta i funzionari a stimare le spese e le entrate previste da fonti diverse. Quindi le statistiche sono molto importanti per aiutare i governi a svolgere i loro compiti in modo regolare.
Uno sguardo più approfondito all'apprendimento automatico e alla sua importanza nella società
Computer e laptop hanno preso d'assalto il mondo intero e hanno drasticamente cambiato la vita di molte persone. Visualizziamo una situazione per un minuto. Proviamo a pensare a un mondo senza computer.
Se ciò accadesse, le persone in campo medico non avrebbero trovato molte cure per le malattie, poiché i computer hanno svolto un ruolo vitale nel processo di aiutare i professionisti medici a ottenere migliori conoscenze nel mondo delle malattie e della salute.
Ancora una volta, film come Toy Story e Jurassic Park non sarebbero stati possibili senza computer perché questi film hanno fatto uso di computer grafica e animazione.
Le farmacie avrebbero difficoltà a tenere traccia di quali farmaci somministrare ai loro pazienti. Contare i voti sarebbe quasi impossibile senza i computer e, cosa ancora più importante, l'esplorazione dello spazio sarebbe comunque rimasta un sogno lontano per tutti gli appassionati di spazio.
A causa della crescente importanza dei computer, le tecnologie informatiche hanno assunto un ruolo ancora più importante e ciò ha portato la capacità delle macchine di applicare automaticamente complessi calcoli matematici ai big data a un ritmo più rapido e rapido.
Alcuni degli esempi ampiamente pubblicizzati di applicazioni di apprendimento automatico che oggi estremamente popolari nel mondo includono:
- L'essenza dell'apprendimento automatico è l'automobile a guida autonoma Google estremamente popolare
- Le offerte di raccomandazioni online personalizzate per piattaforme come Amazon e Netflix sono il risultato di applicazioni di machine learning che ora sono adatte a comprendere il comportamento umano quotidiano
- Comprendere il comportamento dei clienti su Twitter per i marchi e ora l'apprendimento automatico con la creazione di regole linguistiche sta aiutando i marchi a comprendere e responsabilizzare i propri clienti nel pubblico dominio
- Il rilevamento delle frodi è un campo importante in cui l'apprendimento automatico aiuta i marchi a essere sicuri ed efficaci su tutte le piattaforme
Oggi c'è un crescente interesse per l'apprendimento automatico perché oggi i crescenti volumi e varietà di dati disponibili, l'elaborazione computazionale hanno portato alla necessità di metodi di analisi dei dati più economici e potenti.
Ciò significa che l'apprendimento automatico può aiutarci a produrre rapidamente modelli in grado di analizzare dati più grandi e fornire soluzioni più rapide, accurate ed efficaci, anche su larga scala.
Tutto ciò significa che previsioni di alto valore possono aiutare le economie e i marchi a prendere decisioni migliori e più intelligenti non solo senza l'intervento umano, ma anche in tempo reale.
I marchi hanno bisogno di flussi di modellazione in rapido movimento per stare al passo con le esigenze del mercato e possono farlo in modo efficace attraverso l'uso dell'apprendimento automatico.
Mentre gli esseri umani possono generalmente creare uno o due buoni modelli a settimana, l'apprendimento automatico può creare migliaia di modelli a settimana, rendendo i marchi più efficaci e migliori anche a lungo termine.
L'apprendimento automatico è quindi molto diverso dalle statistiche sui dati. In termini semplici, mentre l'apprendimento automatico utilizza gli stessi algoritmi e tecniche, esiste una grande differenza tra queste due tecniche di statistica rispetto all'apprendimento automatico.
Mentre il data mining rileva modelli e conoscenze precedentemente sconosciuti, l'apprendimento automatico viene utilizzato per riprodurre modelli e conoscenze noti.
Questi schemi vengono quindi automaticamente applicati ad altri dati e quindi utilizzati per aiutare le persone interessate a prendere decisioni e azioni migliori.
Con l'uso crescente di computer, anche le tecniche di dati e l'apprendimento automatico si stanno evolvendo rapidamente per soddisfare le esigenze di marchi e aziende in tutti i settori.
Le reti neurali sono state a lungo utilizzate nelle applicazioni di data mining e ora con la potenza dei computer, è possibile creare più reti neurali che hanno molti livelli. Nel gergo dell'apprendimento automatico, queste sono chiamate reti neurali profonde.
Conclusione - Statistica vs Machine learning
Tutto ciò significa che i dati indipendentemente dalle statistiche rispetto all'apprendimento automatico devono comprendere e analizzare in modo migliore. Questo perché le analisi dei dati sono fondamentali per il successo e il fallimento dei marchi in tutte le categorie e investirli è uno dei requisiti principali di tutti i tipi di società.
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