Diferenças entre aprendizado de máquina e estatísticas
O aprendizado de máquina é um subconjunto de setores de inteligência artificial em que você permite que a máquina se treine e obtenha os resultados da previsão. O aprendizado de máquina é simplesmente treinar dados usando algoritmos. Às vezes, também é uma caixa preta para a maioria dos analistas de dados. Você está treinando a máquina (computador ou modelo) com o conjunto de regras que possui (pontos de dados). Estatística é um ramo da matemática em que você obtém padrões nos dados usando soluções matemáticas. Estatística é pura matemática. Para derivar idéias ou correlações entre os dados, existem alguns padrões geométricos que podem ser identificados e são derivados usando práticas matemáticas (estatísticas). Para identificar o padrão, as estatísticas entram em cena.
Vamos estudar muito mais sobre Machine Learning e Estatística em detalhes:
Em palavras ou notações simples, você fornece à máquina algumas condicionais baseadas em If X1 = e X2 = então Y = estimador. Da mesma forma, muitos pontos de dados são combinados para obter o estimador ou o preditor. É isso que a máquina faz por si só. Ele treina com todos os dados alimentados e, quando novos valores são fornecidos, fornece automaticamente o estimador.
Antes de alimentar os dados para a máquina, é muito importante entender os dados e identificar quaisquer correlações e padrões. Se houver uma correlação entre dois pontos de dados ou mais, é de alta relevância fornecer a previsão correta.
No mundo da inteligência artificial agora, a maioria das empresas está caminhando para a automação, a robótica. A base ou os fundamentos para liderar esses domínios são estatística, álgebra linear, probabilidade e geometria. Isso ocorre porque a percepção de dados ou qualquer problema relacionado a dados pode ser resolvido usando a matemática.
No que diz respeito ao conjunto de habilidades de aprendizado de máquina e estatística, estatísticas descritivas ou modelagem estatística são criadas pelo estatístico. Enquanto o aprendizado de máquina trata da hipótese, uma classificação que requer conhecimento de programação básica e estruturas e algoritmos de dados.
Comparação direta entre aprendizado de máquina e estatística
Abaixo está a comparação dos 10 principais entre o Machine Learning e as estatísticas 
Principais diferenças entre aprendizado de máquina e estatísticas
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre aprendizado de máquina e estatística
1. O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que lida com o poder não humano na obtenção dos resultados. Estatística é um subcampo da matemática em que se trata de derivadas e probabilidades inferidas a partir dos dados.
2. O aprendizado de máquina é um dos campos da ciência de dados e a estatística é a base para qualquer modelo de aprendizado de máquina. Para construir o modelo, é preciso fazer a EDA (análise de dados exploratória), onde as estatísticas desempenham um papel importante.
3. Para construir um modelo, o estágio inicial é fazer uma engenharia de recursos que envolva quais atributos devem ser usados e quais atributos fornecem resultados ao fornecer a máxima probabilidade. Para obter os recursos corretos, é importante identificar uma correlação entre as variáveis independentes ou pontos de dados.
4. Aprendizado de máquina versus estatística não são dois conceitos amplos. O aprendizado de máquina e as estatísticas estão associados um ao outro. Sem estatísticas, não se pode construir um modelo e não há razão apenas para fazer análises estatísticas nos dados. Isso leva à construção do modelo.
5. Mesmo após a construção do modelo, para medir o desempenho e avaliar os resultados, as estatísticas entram e desempenham um papel vital. Para medir o desempenho, há muitas métricas de avaliação sendo construídas na ciência de dados. Uma delas é a construção da álgebra da matriz de confusão, na qual derivam verdadeiros positivos, falsos negativos, verdadeiros negativos e falsos positivos.
6. Em termos de aplicativos, o aprendizado de máquina e as estatísticas são acoplados de uma maneira que uma leva à outra.
7. A análise estatística e o aprendizado de máquina colaboraram para aplicar a ciência dos dados ao problema dos dados ou obter informações dos dados, o que leva a um maior impacto nas vendas, negócios e marketing.
8. O aprendizado de máquina é um ramo da ciência ou análise de dados que leva à automação e inteligência artificial. Estatística é um ramo da matemática em que você aplica essas soluções aos dados, o que leva à modelagem preditiva etc.
Tabela de comparação entre aprendizado de máquina e estatística
A seguir, estão as listas de pontos que mostram Comparações entre aprendizado de máquina e estatísticas
| BASE PARA
COMPARAÇÃO | Machine Learning | Estatisticas |
| Definição | O aprendizado de máquina é um conjunto de etapas ou regras fornecidas pelo usuário, onde a máquina entende e treina sozinha | Estatística é um conceito matemático para encontrar os padrões dos dados. |
| Uso | Prever os eventos futuros ou classificar um material existente | A relação entre os pontos de dados |
| Tipos | Aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado | Previsão de variáveis contínuas, regressão, classificação |
| Entrada-saída | Recursos e etiquetas | Os pontos de dados |
| Casos de uso | Para hipótese | Correlação entre os pontos de dados, univariada, multivariável |
| Fácil de usar | Matemática e Algoritmos | Conhecimentos de matemática |
| Formulários | Previsão do tempo, modelagem de tópicos,
Modelagem preditiva | Estatística descritiva, encontrando padrões, discrepantes nos dados |
| Campo | Análise de dados, Inteligência artificial | Inteligência artificial, laboratórios de pesquisa em ciência de dados. |
| Destaca-se | Algoritmos e conceitos predominantes, como redes neurais | Derivadas, probabilidades |
| Palavras-chave | Regressão linear, floresta aleatória, máquina de vetores de suporte, redes neurais | Covariância, univariada, multivariada, estimadores, valores-p, rmse |
Conclusão - Machine Learning vs Statistics
Neste mundo da tecnologia moderna, a inteligência artificial está presente no mercado atualmente. À medida que a tecnologia está se expandindo e as inovações e idéias surgindo, há um volume enorme de dados que estão sendo gerados. Quando há dados, é necessário analisar. O Analytics é principalmente sobre quantas informações dos dados podem ser derivadas. Como na análise tradicional de dados estruturados do RDBMS e nas estatísticas descritivas, há muitos insights e discrepâncias perdidos ou ocultos que podem ser úteis para melhorar os negócios. Esses valores extremos trazem muita importância na tomada de decisões ou na melhoria das vendas dos produtos.
A ciência de dados é aplicada ao volume de dados que são gerados nesses anos ou mesmo aos dados históricos. Os valores discrepantes são bem utilizados e não são ignorados quando informações mais úteis são coletadas para gerar resultados positivos que impactam o marketing ou a melhoria nos negócios. Para realizar qualquer modelo de aprendizado de máquina ou análise estatística, é definitivamente necessário conhecer estatísticas, algoritmos e fundamentos de conceitos matemáticos. Como estamos nos dirigindo para uma tecnologia em ritmo acelerado, a inteligência artificial é o presente e o futuro.
Artigo recomendado
Este foi um guia para as diferenças entre o aprendizado de máquina e as estatísticas, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Data mining vs Machine learning - 10 coisas que você precisa saber
- Business Intelligence vs Machine Learning - qual é o melhor
- Análise preditiva x estatística
- Aprenda 5 comparações úteis entre ciência de dados e estatística