Aprendizado de máquina vs modelagem preditiva - 8 diferenças impressionantes

• Diferenças entre aprendizado de máquina e modelagem preditiva

Diferenças entre aprendizado de máquina e modelagem preditiva

O aprendizado de máquina é uma área da ciência da computação que utiliza métodos de aprendizado cognitivo para programar seus sistemas sem a necessidade de serem explicitamente programados. Em outras palavras, é sabido que essas máquinas crescem melhor com a experiência.
O aprendizado de máquina está relacionado a outras técnicas matemáticas e também à mineração de dados, que abrange termos como aprendizado supervisionado e não supervisionado.
A modelagem preditiva, por outro lado, é uma técnica matemática que utiliza estatística para previsão. O objetivo é trabalhar com as informações fornecidas para chegar a uma conclusão final após o evento ter sido acionado.

Em poucas palavras, quando se trata de análise de dados, o aprendizado de máquina é uma metodologia usada para criar e gerar algoritmos e modelos complexos que se prestam a uma previsão. Isso é conhecido popularmente como análise preditiva em uso comercial, usada por pesquisadores, engenheiros, cientistas de dados e outros analistas para tomar decisões e fornecer resultados e descobrir os insights ocultos usando o aprendizado histórico.
Neste post, estudaremos detalhadamente as diferenças.

Comparação direta entre aprendizado de máquina e modelagem preditiva (infográficos)

Abaixo está a comparação dos 8 principais entre o Machine Learning e a modelagem preditiva

Principais diferenças entre o Machine Learning e o Predictive Modeling

1. O aprendizado de máquina é uma técnica de IA na qual os algoritmos recebem dados e são solicitados a processar sem um conjunto predeterminado de regras e regulamentos, enquanto a análise preditiva é a análise de dados históricos e de dados externos existentes para encontrar padrões e comportamentos.
2. Os algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para aprender com seus erros passados ​​para melhorar o desempenho futuro, enquanto o preditivo faz previsões informadas com base em dados históricos sobre eventos futuros apenas
3. O aprendizado de máquina é uma tecnologia de nova geração que funciona com melhores algoritmos e grandes quantidades de dados, enquanto a análise preditiva é o estudo, e não uma tecnologia específica que existia muito antes do surgimento do aprendizado de máquina. Alan Turing já havia usado essa técnica para decodificar as mensagens durante a Segunda Guerra Mundial.
4. As práticas e técnicas de aprendizado relacionadas ao aprendizado de máquina incluem aprendizado supervisionado e não supervisionado, enquanto que para análise preditiva é análise descritiva, análise diagnóstica, análise preditiva, análise prescritiva, etc.
5. Depois que nosso modelo de aprendizado de máquina for treinado e testado para um conjunto de dados relativamente menor, o mesmo método poderá ser aplicado aos dados ocultos. Os dados efetivamente não precisam ser tendenciosos, pois resultariam em más decisões. No caso da análise preditiva, os dados são úteis quando completos, precisos e substanciais. A qualidade dos dados precisa ser cuidada quando os dados são ingeridos inicialmente. As organizações usam isso para prever previsões, comportamentos do consumidor e tomar decisões racionais com base em suas descobertas. Um caso de sucesso certamente resultará no aumento das receitas dos negócios e da empresa.

Tabela de comparação Machine Learning vs Predictive Modeling Modeling

Base para Comparação	Aprendizado de máquina	Modelagem preditiva
Definição	Método usado para criar algoritmos e modelos complexos que se prestam à previsão. Esse é o princípio básico por trás da modelagem preditiva	Uma forma avançada de análise descritiva básica que utiliza o conjunto de dados atual e histórico para fornecer um resultado. Pode-se dizer que esse é o subconjunto e uma aplicação do aprendizado de máquina.
Modo de operação	Técnica adaptativa em que os sistemas são inteligentes o suficiente para se adaptar e aprender quando e quando um novo conjunto de dados é adicionado, sem a necessidade de ser programado diretamente. Cálculos anteriores serão usados ​​para fornecer resultados efetivos	Sabe-se que os modelos fazem uso de classificadores e teoria de detecção para adivinhar a probabilidade de um resultado, dado um conjunto de dados de entrada
Abordagens e modelos	Aprendizado em árvore de decisão Aprendizado de regra associado Redes neurais artificiais Aprendizagem profunda Programação lógica indutiva Máquinas de vetores de suporte Agrupamento Redes bayesianas Aprendizagem por reforço Aprendizagem de representação Similaridade e aprendizado métrico Aprendizagem de dicionário esparsa Algorítmos genéticos Aprendizado de máquina baseado em regras Sistemas classificadores de aprendizagem	Método de grupo de tratamento de dados Baías ingénuas Algoritmo vizinho K-mais próximo Classificador majoritário Máquinas de vetores de suporte Árvores reforçadas Florestas aleatórias CART (Árvores de classificação e regressão) MARS Redes neurais ACE e AVAS Mínimos Quadrados Ordinários Modelos lineares generalizados (GLM) Regressão logística Modelos aditivos generalizados Regressão robusta Regressão semiparamétrica
Formulários	Bioinformática Interfaces cérebro-máquina Classificação de sequências de DNA Anatomia computacional Visão computacional Reconhecimento de objeto Detectando fraudes com cartão de crédito Detecção de fraude na Internet Linguística Marketing Percepção da máquina Diagnóstico médico Economia Seguro PNL Otimização e metaheurística Publicidade on-line Motores de recomendação e pesquisa Locomotivas-robô Mineração por sequência Análise de sentimentos Reconhecimento de fala e escrita Análise do mercado financeiro Previsão de séries temporais	Modelagem de elevação Arqueologia Gerenciamento de relacionamento com o cliente Seguro automóvel Cuidados de saúde Negociação algorítmica Recursos notáveis ​​da modelagem preditiva Limitações no ajuste de dados Otimização de campanhas de marketing Detecção de fraude Redução de risco Operações aprimoradas e simplificadas Fidelização de clientes Informações do funil de vendas Gerenciamento de crise Mitigação de riscos e medidas corretivas Gestão de Desastres Segmentação de clientes Prevenção de rotatividade Modelagem financeira Tendência e análise de mercado Pontuação de crédito
Manipulação de atualizações	O modelo estatístico é atualizado automaticamente	Os cientistas de dados precisam executar o modelo manualmente várias vezes
Esclarecimento dos requisitos	É necessário fornecer um conjunto adequado de requisitos e justificativas comerciais	Um conjunto adequado de justificativas e requisitos de negócios precisa ser esclarecido
Tecnologia de condução	O aprendizado de máquina é orientado por dados	A modelagem preditiva é orientada por casos de uso
Desvantagens	Trabalhe com funções de perda descontínuas que são difíceis de diferenciar, otimizar e incorporar em algoritmos de aprendizado de máquina O problema precisa ser muito descritivo para encontrar o algoritmo certo para aplicar uma solução de ML É necessário criar grandes requisitos de dados e dados de treinamento, como dados de aprendizado profundo, antes que o algoritmo seja utilizado de alguma maneira.	Necessidade de uma enorme quantidade de dados, quanto mais dados históricos, mais preciso é o resultado Precisa de todas as tendências e padrões do passado A falha na previsão da pesquisa leva em consideração um conjunto específico de parâmetros que não são em tempo real e, portanto, os cenários atuais podem influenciar a pesquisa. A análise de RH é dificultada pela falta de compreensão do comportamento humano

Conclusão - Machine Learning vs Modelagem Preditiva

Ambas as tecnologias estão fornecendo soluções para organizações em todo o mundo em seus próprios domínios. Organizações de destaque como Google, Amazon, IBM etc. estão investindo pesadamente nesses algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real de uma maneira melhor e mais eficiente. Cabe a você decidir que tipo de método sua empresa precisa. Vá em frente, escreva-nos na seção de comentários abaixo, qual tecnologia o beneficiou de que maneira.
Siga nosso blog para mais artigos sobre Big Data e tecnologia atual.

Artigo recomendado

Este foi um guia para o Machine Learning vs Modelagem Preditiva, seu Significado, Comparação Frente a Frente, Diferenças Principais, Tabela de Comparação e Conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -

1. Perguntas da entrevista de aprendizado de máquina
2. estatística versus aprendizado de máquina
3. 13 melhores ferramentas para análise preditiva
4. Análise preditiva ou previsão
5. O que é Aprendizado por Reforço?