機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析的區(qū)別？
讓我們探討一下機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析之間的區(qū)別。
現(xiàn)在，計(jì)算中的認(rèn)知學(xué)習(xí)比以往任何時(shí)候都更加普遍。通常，認(rèn)知學(xué)習(xí)或認(rèn)知計(jì)算是指涵蓋人工智能（AI）和信號(hào)處理的科學(xué)學(xué)科的過(guò)程和技術(shù)平臺(tái)。
人工智能（AI）是業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和生產(chǎn)的最新趨勢(shì)要素，已經(jīng)超越了資本投資和勞動(dòng)力等傳統(tǒng)手段。它還具有引入新的增長(zhǎng)來(lái)源，改變工作方式以及增強(qiáng)人們推動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的作用的潛力。由于其能夠處理數(shù)據(jù)，查找模式以及以驚人的速度學(xué)習(xí)和識(shí)別行為的能力，越來(lái)越多的領(lǐng)域正在發(fā)現(xiàn)人工智能（或AI）的用途。
任何AI的基本學(xué)習(xí)過(guò)程都稱為機(jī)器學(xué)習(xí)，它表示機(jī)器處理數(shù)據(jù)流并識(shí)別模式或邏輯的能力。該過(guò)程可以是輔助的或不輔助的，在許多情況下，后者是前進(jìn)的道路。
機(jī)器的學(xué)習(xí)能力與預(yù)測(cè)分析既不同，又相似。在討論輔助機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)-將預(yù)定模式添加為數(shù)據(jù)流的一部分-您基本上是在討論一種預(yù)測(cè)分析形式。
那么，預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)之間有什么區(qū)別？它們有什么相似之處？這兩個(gè)流行語(yǔ)是否可以互換？
機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析的基礎(chǔ)
如前所述，機(jī)器學(xué)習(xí)是一門科學(xué)，它可以通過(guò)隨著時(shí)間的推移以自主方式提高知識(shí)來(lái)使計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)并像人類一樣工作。這是通過(guò)以觀察和真實(shí)交互的形式提供機(jī)器數(shù)據(jù)和信息來(lái)實(shí)現(xiàn)的。該過(guò)程以輔助和非輔助的方式應(yīng)用于數(shù)據(jù)流。
輔助機(jī)器學(xué)習(xí)利用預(yù)定義的模式，已知行為以及操作員的輸入來(lái)幫助機(jī)器更準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)。另一方面，無(wú)助機(jī)器學(xué)習(xí)完全取決于機(jī)器從數(shù)據(jù)流中識(shí)別那些模式和行為的能力。
預(yù)測(cè)分析在許多方面類似于輔助機(jī)器學(xué)習(xí)。這就是AI專家始終將預(yù)測(cè)分析視為機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分的原因。也就是說(shuō)，并非所有的預(yù)測(cè)分析或預(yù)測(cè)建模都可以歸類為機(jī)器學(xué)習(xí)。
預(yù)測(cè)分析使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析?；谠摎v史數(shù)據(jù)，可以使用算法使用預(yù)測(cè)分析過(guò)程中定義的相同參數(shù)來(lái)分析其他數(shù)據(jù)流。在大多數(shù)情況下，規(guī)則和模式保持不變，因此預(yù)測(cè)分析比機(jī)器學(xué)習(xí)更具靜態(tài)性和適應(yīng)性。
模式識(shí)別差異
從前面的描述中，很容易看出機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析之間的主要差異。預(yù)測(cè)分析依賴于預(yù)定模式。該方法沒(méi)有能力適應(yīng)新的數(shù)據(jù)流。機(jī)器學(xué)習(xí)比這更聰明。它具有根據(jù)處理的數(shù)據(jù)流對(duì)模式和參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的能力。
預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)也使用不同的學(xué)習(xí)模型。在預(yù)測(cè)分析使用諸如組數(shù)據(jù)處理和多數(shù)分類器之類的模型的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)向前邁進(jìn)了一步。
模型和參數(shù)的更新方式也不同。對(duì)于預(yù)測(cè)分析，對(duì)分析模型或參數(shù)的任何更改都必須由數(shù)據(jù)科學(xué)家手動(dòng)完成。沒(méi)有人工輸入，分析模型就無(wú)法適應(yīng)數(shù)據(jù)流的變化。機(jī)器學(xué)習(xí)具有自動(dòng)更新其模型的能力。
還值得注意的是，這兩種方法著眼于不同的事物。預(yù)測(cè)性學(xué)習(xí)更多地關(guān)注用例。由于需要將參數(shù)和模式手動(dòng)輸入到分析模型中，因此由數(shù)據(jù)科學(xué)家決定特定的預(yù)測(cè)分析過(guò)程的用例。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。數(shù)據(jù)流的變化將影響AI分析這些相同數(shù)據(jù)流的方式。
的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
不可能說(shuō)一種方法比另一種更好。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)通常更先進(jìn)，更靈活，但它在很大程度上依賴于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)創(chuàng)建準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)模型。當(dāng)數(shù)據(jù)流達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，您將開始看到AI識(shí)別的模式和行為的偏差。
預(yù)測(cè)分析更適合需要特定參數(shù)的數(shù)據(jù)流，尤其是可以由數(shù)據(jù)科學(xué)家定義的分析參數(shù)。使用預(yù)測(cè)分析時(shí)，需要大量的歷史數(shù)據(jù)才能使分析準(zhǔn)確。分析模型將仔細(xì)研究過(guò)去的模式和趨勢(shì)，作為分析模型的基礎(chǔ)。
另一方面，大多數(shù)預(yù)測(cè)分析模型幾乎可以立即使用。一旦處理了歷史數(shù)據(jù)并設(shè)置了分析參數(shù)，就可以使用分析模型來(lái)相應(yīng)地處理新數(shù)據(jù)流。唯一的挑戰(zhàn)在于預(yù)測(cè)分析模型無(wú)法適應(yīng)數(shù)據(jù)流的變化。
機(jī)器學(xué)習(xí)需要更長(zhǎng)的過(guò)程才能執(zhí)行分析。畢竟，等式的人工智能部分需要了解不同的數(shù)據(jù)流，以及如何以準(zhǔn)確可靠的方式處理新數(shù)據(jù)之前，如何最好地識(shí)別其中的模式。學(xué)習(xí)過(guò)程是機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析之間最大的區(qū)別。
如您所見(jiàn)，這兩種方法在某些方面有所不同，而在另一些方面則非常相似?？梢钥隙ǖ卣f(shuō)，預(yù)測(cè)分析可以用作機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程的一部分，但是并非所有的預(yù)測(cè)分析都可以歸類為機(jī)器學(xué)習(xí)。