Aprenda sobre a diferença entre estatística e aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é efetivamente usado em vários campos, como detecção de fraudes, resultados de pesquisa na web, anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis, análise de sentimentos com base em texto, pontuação de crédito e as melhores ofertas, previsão de falhas de equipamentos, novos modelos de preços, detecção de intrusão de rede, reconhecimento de padrões e imagens e filtragem de spam por e-mail, entre outros campos. A estatística é definida como o estudo da coleta, análise, interpretação, apresentação e organização dos dados. Quando as estatísticas são aplicadas a um problema científico, industrial ou social, o processo geralmente começa com a decisão de uma população estatística ou de um processo de modelo estatístico.
Estatísticas versus aprendizado de máquina -
Os dados estão constantemente mudando e evoluindo. Mas é muito importante se adaptar a essas mudanças, porque os dados são um aspecto crítico do crescimento das empresas em todo o mundo.
Os dados são definidos como fatos e estatísticas simples coletados durante as operações diárias de uma marca / empresa. Embora quase todos os tipos de empresas coletem dados, é muito importante que as marcas entendam esse sentido.
Sem poder inferir quaisquer insights e conhecimentos dos dados, eles se tornam completamente inúteis. É por isso que, mesmo que as empresas tenham muitas informações e dados, às vezes elas perdem porque não conseguem perceber isso.
Desde a sua criação, as empresas coletam muitas informações e dados sobre várias coisas, como informações do cliente, destaques do produto, preocupações com parceiros e feedback dos funcionários.
Esses dados e informações podem ser efetivamente usados para registrar e medir uma ampla gama de funções de negócios, sejam elas externas ou internas. Em seus próprios dados, não é muito informativo, mas é uma base sobre a qual as empresas podem tomar decisões futuras e também desenvolver estratégias bem-sucedidas.
Os clientes são a base sobre a qual as marcas construíram seu nome e valor no mercado. É por isso que os dados do cliente são extremamente importantes, pois permitem que as marcas aprimorem e entendam seus clientes de várias maneiras variadas.
Os dados são, portanto, a única maneira pela qual as empresas entendem muitos aspectos das funções da empresa, como várias consultas, receitas recebidas, despesas recebidas entre outras coisas.
Portanto, os dados são importantes para as marcas entenderem a mentalidade e as expectativas dos clientes. Em suma, os dados são um elemento importante para garantir o sucesso e o crescimento contínuos de qualquer empresa, especialmente nesta época e época competitivas.
O artigo sobre estatística versus aprendizado de máquina está estruturado da seguinte forma:
- Estatísticas versus infográficos de aprendizado de máquina
- Qual é a diferença entre Estatísticas e aprendizado de máquina?
- Uma análise mais aprofundada das estatísticas e sua importância na sociedade
- Um olhar mais aprofundado sobre o aprendizado de máquina e sua importância na sociedade
- Conclusão - Estatísticas versus aprendizado de máquina
Estatísticas versus infográficos de aprendizado de máquina
Dados e informações são iguais? Qual é a diferença entre Estatísticas e aprendizado de máquina?
Dados e informações são duas coisas distintas. Embora os dados sejam fatos e estatísticas brutos, as informações são os mesmos dados apresentados de maneira precisa e oportuna.
Além disso, as informações são específicas e organizadas, geralmente realizadas com o objetivo de contextualizar e compreender um aspecto específico do funcionamento da marca. Outra maneira pela qual a informação é diferente dos dados é que é através da informação que as marcas podem tomar decisões apropriadas e criar campanhas criativas, eficazes e envolventes.
É por isso que as informações são tão importantes, pois permitem que as marcas tomem decisões que podem ser usadas pela gerência para realmente se fortalecerem.
É por isso que as marcas se esforçam para coletar informações sobre clientes e clientes, para que possam interagir com eles de maneira eficaz. Tudo isso dito, é importante lembrar que o verdadeiro valor da informação está na sua capacidade de orientar a empresa.
Por exemplo, se, de acordo com as informações fornecidas pelos clientes, houver uma falta de satisfação do cliente, só será útil se a marca mudar essa percepção ao oferecer melhor valor aos seus produtos e serviços.
Em resumo, o processo de informação deve fazer parte de um processo de revisão mais amplo dentro das empresas, para que possa ajudá-las a produzir resultados melhores e mais rentáveis.
Portanto, as informações podem ser coletadas e analisadas por diferentes meios, que são aprendizado de máquina e estatística.
De pessoas que vivem em um país a átomos contidos em um cristal, a população pode ser de diversos tipos. Lidando com todos os aspectos dos dados, como o planejamento da coleta de dados para experimentos, a estatística é um campo variado e abrangente.
O aprendizado de máquina, por outro lado, é um subcampo da ciência da computação que evoluiu a partir do estudo da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial e reconhecimento de padrões.
Arthur Samuel, em 1959, definiu o aprendizado de máquina como o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sendo programados de maneira explícita.
Esse tipo de aprendizado explora o estudo e a construção de algoritmos que podem ajudar os usuários a aprender e fazer previsões sobre os dados. Esses algoritmos operam por meio da criação de um modelo e são usados para fazer previsões baseadas em dados, em vez de seguir as instruções estáticas do programa.
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Um olhar mais aprofundado sobre estatística e aprendizado de máquina
A estatística desempenha um papel muito importante em quase todas as esferas da atividade humana. De ajudar a decidir a per capita de um país, a taxa de emprego e o número de instalações médicas / escolares necessárias em uma região, o Estatística e o Aprendizado de Máquina têm um papel muito importante no funcionamento da sociedade humana.
Nos tempos atuais, a estatística ocupa uma posição muito importante e crítica em vários campos, incluindo comércio, comércio, psicologia, química, botânica, astronomia, entre muitos outros.
Isso ocorre porque, como campo, as estatísticas têm aplicações difundidas em quase todos os tipos de áreas e doenças. Aqui estão algumas áreas importantes em que estatísticas e aprendizado de máquina podem ser aplicados para reunir melhores informações e insights.
- Negócios: as estatísticas têm um papel muito importante e crítico a desempenhar no campo dos negócios. Isso ocorre porque marcas e empresas são extremamente competitivas, dificultando que as marcas fiquem à frente das expectativas e desejos dos clientes. Portanto, é importante que as marcas tomem decisões rápidas para que possam tomar melhores decisões. As estatísticas podem ajudar as marcas a entender as expectativas do cliente e, assim, equilibrar sua demanda e oferta de maneira eficaz. Isso significa que muitas das decisões da marca dependem de boas decisões e idéias estatísticas.
- Economia: Outra área importante em que a estatística desempenha um papel importante na economia. Isso ocorre porque as estatísticas dependem amplamente das estatísticas. Isso ocorre porque as contas de renda nacional são indicadores importantes para economistas e administradores. Os métodos estatísticos são usados para a preparação dessas contas e até para a coleta e análise de dados. A relação entre oferta e demanda é estudada por meio de análise estatística e quase todos os aspectos da economia exigem um entendimento grande e intrincado das estatísticas.
- Matemática: a estatística é parte integrante das ciências sociais e naturais. Os métodos das ciências naturais são confiáveis, mas suas conclusões às vezes não são tão prováveis porque se baseiam em evidências incompletas. Ajuda estatística na descrição dessas medidas de maneira precisa. Muitos métodos estáticos, como médias de probabilidade, dispersões e estimativas, são parte integrante da matemática e são frequentemente usados neste campo.
- Bancário: Outra área em que a estatística desempenha um papel importante no setor bancário. Os bancos exigem estatísticas por vários motivos e propósitos. Quase todos os bancos trabalham com o princípio de que, quando um de seus clientes investe algum dinheiro no banco, ele o mantém no banco por algum tempo e não o retira. Ao obter lucros com esses depósitos, o banco obtém lucros e essa é a principal fonte de suas receitas. Os banqueiros usam abordagens estatísticas com base na probabilidade para estimar o número de depositantes e suas reivindicações por um determinado dia, permitindo que funcionem de maneira suave e eficaz.
- Administração Estatal: Estatísticas é outra área essencial para o crescimento e desenvolvimento de qualquer país. Isso ocorre porque as estatísticas são a base sobre a qual as políticas são elaboradas no país. É por isso que os dados estatísticos são amplamente utilizados para a tomada de decisões administrativas. Por exemplo, se o governo deseja aumentar as escalas salariais dos funcionários para ajudá-los a aumentar seu padrão de vida, é através de estatísticas que o governo pode encontrar um aumento no custo de vida. Além disso, a preparação dos orçamentos dos governos federal e provincial também depende de estatísticas, pois ajuda os funcionários a estimar as despesas e receitas esperadas de diferentes fontes. Portanto, as estatísticas são muito importantes para ajudar os governos a desempenhar suas funções de maneira suave.
Um olhar mais aprofundado sobre o aprendizado de máquina e sua importância na sociedade
Computadores e laptops invadiram o mundo inteiro e mudaram drasticamente a vida de muitas pessoas. Vamos visualizar uma situação por um minuto. Vamos tentar pensar em um mundo sem computadores.
Se isso acontecesse, as pessoas da área médica não teriam encontrado muitas curas para doenças, porque os computadores desempenharam um papel vital no processo de ajudar os profissionais médicos a obter melhores insights sobre o mundo das doenças e da saúde.
Novamente, filmes como Toy Story e Jurassic Park não seriam possíveis sem computadores, porque usavam gráficos e animação por computador.
As farmácias teriam dificuldade em acompanhar quais medicamentos dar a seus pacientes. Contar votos seria quase impossível sem computadores e, mais importante ainda, a exploração espacial ainda teria permanecido um sonho distante para todos os entusiastas do espaço.
Devido à crescente importância dos computadores, as tecnologias de computação assumiram um papel ainda maior e isso resultou na capacidade das máquinas de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos aos big data em um ritmo cada vez mais rápido.
Alguns dos exemplos amplamente divulgados de aplicativos de aprendizado de máquina que hoje são extremamente populares no mundo incluem o seguinte:
- A essência do aprendizado de máquina é o carro autônomo do Google, extremamente popular
- As ofertas de recomendação on-line personalizadas para plataformas como Amazon e Netflix são resultado de aplicativos de aprendizado de máquina que agora são adequados para entender o comportamento humano cotidiano
- A compreensão do comportamento do cliente no Twitter para marcas e agora o aprendizado de máquina com a criação de regras linguísticas estão ajudando as marcas a entender e capacitar seus clientes em domínio público
- A detecção de fraudes é um campo importante em que o aprendizado de máquina ajuda as marcas a serem seguras e eficazes em todas as plataformas
Atualmente, existe um interesse crescente em aprendizado de máquina, porque hoje os crescentes volumes e variedades de dados disponíveis, o processamento computacional resultaram na necessidade de métodos de análise de dados mais baratos e poderosos.
Isso significa que o aprendizado de máquina pode nos ajudar a produzir rapidamente modelos que podem analisar dados maiores e fornecer soluções mais rápidas, precisas e eficazes, mesmo em larga escala.
Tudo isso significa que previsões de alto valor podem ajudar as economias e as marcas a tomar decisões melhores e mais inteligentes, não apenas sem a intervenção humana, mas também em tempo real.
As marcas precisam de fluxos de modelagem de movimento rápido para acompanhar as demandas do mercado e podem fazer isso de maneira eficaz através do uso de aprendizado de máquina.
Enquanto os humanos geralmente podem criar um ou dois bons modelos por semana, o aprendizado de máquina pode criar milhares de modelos por semana, tornando as marcas mais eficazes e melhores a longo prazo também.
Portanto, o aprendizado de máquina é muito diferente das estatísticas de dados. Em termos simples, enquanto o aprendizado de máquina usa os mesmos algoritmos e técnicas, há uma grande diferença entre essas duas técnicas de aprendizado de estatística e de máquina.
Enquanto a mineração de dados descobre padrões e conhecimentos anteriormente desconhecidos, o aprendizado de máquina é usado para reproduzir padrões e conhecimentos conhecidos.
Esses padrões são aplicados automaticamente a outros dados e depois são usados para ajudar as pessoas em causa a tomar melhores decisões e ações.
Com o aumento do uso de computadores, as técnicas de dados e o aprendizado de máquina também estão evoluindo rapidamente para atender às necessidades de marcas e empresas em todos os setores.
As redes neurais são usadas há muito tempo em aplicativos de mineração de dados e, agora, com o poder dos computadores, é possível criar várias redes neurais com muitas camadas. No jargão do aprendizado de máquina, elas são chamadas de redes neurais profundas.
Conclusão - Estatísticas versus aprendizado de máquina
Tudo isso significa que os dados, independentemente da estatística versus aprendizado de máquina, precisam ser entendidos e analisados de uma maneira melhor. Isso ocorre porque as idéias de dados são essenciais para o sucesso e o fracasso de marcas em categorias e o investimento delas é um dos principais requisitos de todos os tipos de empresas.
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