Estadísticas vs Machine Learning: ¿Cuál es más poderoso?

Las estadísticas y el aprendizaje automático son siempre un problema importante al que se enfrentan los estudiantes de estadística. Todavía no puedo distinguir entre el aprendizaje automático y el modelado estadístico.

El objetivo de las estadísticas y el aprendizaje automático es casi el mismo. Pero la diferencia significativa entre ambos es el volumen de datos y la participación humana en la construcción de un modelo.

En este blog, compartiré contigo la diferencia entre las estadísticas y el aprendizaje automático. Antes de comenzar, echemos un vistazo a la definición de aprendizaje automático y estadísticas.

Estadísticas

La estadística se refiere al estudio de la recopilación, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Siempre que usamos estadísticas en problemas científicos e industriales, comenzamos el proceso decidiendo sobre un proceso de modelo estadístico.

Las estadísticas juegan un papel crucial en la actividad humana. Significa que con la ayuda de las estadísticas, podemos rastrear las actividades humanas. Nos ayuda a decidir el ingreso per cápita del país, la tasa de empleo y más. En otras palabras, las estadísticas nos ayudan a sacar conclusiones de los datos que hemos recopilado.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es la tecnología del futuro. Se está desarrollando a un ritmo rápido. En los últimos años, el aprendizaje automático ha alcanzado el siguiente nivel. Se utiliza en varios campos, como la detección de fraudes, resultados de búsqueda web, anuncios en tiempo real en páginas web y dispositivos móviles, reconocimiento de imágenes, robótica y muchas otras áreas.

El aprendizaje automático es parte de la informática. Evolucionó a partir del estudio del aprendizaje computacional y la teoría en inteligencia artificial. El aprendizaje automático funciona con inteligencia artificial. En otras palabras, el aprendizaje automático le da a las computadoras la capacidad de aprender cosas nuevas con la ayuda de algunos programas.

El aprendizaje automático también es útil para hacer predicciones sobre los datos. Construye algunos algoritmos que se manejan mediante la construcción de un modelo y se utilizan para crear predicciones basadas en datos. El aprendizaje automático ha jugado un papel crucial en el funcionamiento de la sociedad humana.

Diferencia entre estadística y aprendizaje automático

Hoy en día, los datos son la clave del éxito empresarial. Pero los datos cambian constantemente y evolucionan a un ritmo rápido. Por lo tanto, la empresa necesita algunas técnicas para convertir los datos sin procesar en datos valiosos. Para ello toman la ayuda del aprendizaje automático y las estadísticas.

Los datos se recopilan en toda la organización a partir de las operaciones diarias. Las empresas siempre necesitan convertir datos en datos valiosos; de lo contrario, los datos no son más que basura.

Industrias que usan estadísticas

Casi todos los sectores utilizan estadísticas. Porque sin estadísticas, no podemos obtener la conclusión de los datos. Hoy en día, las estadísticas son fundamentales para varios campos, como el comercio electrónico, el comercio, la psicología, la química y mucho más.

Acuerdo

La estadística es uno de los aspectos significativos de las empresas. Está jugando un papel crucial en la industria. Hoy el mundo se está volviendo más competitivo que nunca.

Cada vez es más difícil para la empresa mantenerse en la competencia. Necesitan cumplir con los deseos y expectativas del cliente. Solo puede suceder si la empresa toma decisiones rápidas y mejores.

Entonces, ¿cómo pueden hacerlo? Las estadísticas juegan un papel crucial en la comprensión de los deseos y expectativas de los clientes. Por lo tanto, es importante que las marcas tomen decisiones rápidas para que puedan tomar mejores decisiones. Las estadísticas proporcionan información para tomar decisiones más inteligentes.

Economía

Las estadísticas son la base de la economía. Está jugando un papel crucial en la economía. El informe de la renta nacional es un indicador esencial para los economistas. Hay varios métodos estadísticos realizados sobre los datos para analizarlos.

Las estadísticas también son útiles para definir la relación entre la oferta y la demanda. También tiene demanda en casi todos los aspectos de la economía.

Matemáticas

Las estadísticas son también una parte integral de las matemáticas. Las estadísticas ayudan a describir las medidas con precisión.

Los matemáticos a menudo usan métodos estadísticos como promedios de probabilidad, dispersiones, estimación. Todos estos son también una parte integral de las matemáticas.

Bancario

Las estadísticas juegan un papel esencial en el sector bancario. Los bancos requieren estadísticas por varias razones. Los bancos trabajan sobre fenómenos puros. Alguien deposita su dinero en el banco.

Entonces el banquero estima que el depositante no retirará su dinero durante un período. También usan estadísticas para invertir el dinero de los depositantes en fondos. Ayude a los bancos a obtener sus ganancias.

Administración del Estado

Las estadísticas son un aspecto esencial para el desarrollo del país. Los datos estadísticos se utilizan ampliamente para tomar decisiones administrativas. Las estadísticas son clave para permitir que el gobierno lleve a cabo sus tareas de manera eficiente.

Industrias que utilizan el aprendizaje automático

La evolución de las computadoras y las tecnologías ha producido el aprendizaje automático. El aprendizaje automático ha cambiado la forma en que vivimos nuestras vidas. Hay muchas industrias que utilizan el aprendizaje automático.

• Google está utilizando el aprendizaje automático en sus autos sin conductor. Netflix es uno de los mejores ejemplos de tecnologías de aprendizaje automático. Netflix utiliza el aprendizaje automático para personalizar el contenido para sus clientes.
• Analiza el comportamiento humano y luego proporciona al cliente el contenido más adecuado. El aprendizaje automático también es útil en la detección de fraudes y ayuda a las marcas a mantenerse seguras en casi cualquier plataforma.
• El aprendizaje automático se está volviendo cada vez más popular porque los datos también crecen a un ritmo acelerado. Nos permite analizar la gran cantidad de datos en menos tiempo y a bajo costo con la ayuda de poderosos métodos de análisis de datos. Nos ayuda a producir rápidamente modelos que pueden analizar la gran cantidad de datos y ofrecer soluciones más rápidas, incluso a gran escala.

Acuerdo

Las marcas usan el aprendizaje automático para crear varios modelos para examinar su propio desempeño. El aprendizaje automático permite a las marcas crear miles de modelos en una semana.

Está haciendo que las marcas sean más efectivas y mejores a largo plazo. El aprendizaje automático también ofrece varias técnicas de datos que son muy útiles para que el negocio satisfaga las necesidades de las marcas en casi cualquier industria.

Está haciendo que las marcas sean más efectivas y mejores a largo plazo. El aprendizaje automático también ofrece varias técnicas de datos que son muy útiles para que el negocio satisfaga las necesidades de las marcas en casi cualquier industria.

Toma de decisiones

El aprendizaje automático también es útil en la toma de decisiones. Ayuda a reproducir patrones y conocimientos conocidos.

Estas plantillas se aplican automáticamente a los datos que hemos recopilado de varias fuentes. Por lo tanto, ayuda a las personas interesadas a tomar mejores decisiones y acciones.

Redes neuronales

Las redes neuronales se han utilizado para aplicaciones de minería de datos. Pero después de la evolución del aprendizaje automático, es posible crear más redes neuronales que tengan muchas capas.

Estadísticas vs Aprendizaje Automático

Pertenecen a escuelas diferentes.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un subconjunto de la informática y la inteligencia artificial. Se trata de construir un sistema que pueda aprender de los datos en lugar de aprender de instrucciones preprogramadas.

Modelado estadístico

La estadística es un subconjunto de las matemáticas. Se trata de encontrar la relación entre las variables para predecir el resultado.

Nacieron en diferentes épocas.

Las estadísticas son bastante más antiguas que el aprendizaje automático. Por otro lado, el aprendizaje automático comenzó hace unos años. El aprendizaje automático se originó en la década de 1990, pero no se estaba volviendo muy popular.

Pero después de que la informática se vuelve más barata, el científico de datos pasa al desarrollo del aprendizaje automático. El creciente número de datos y la complejidad de los grandes datos han aumentado la necesidad de aprendizaje automático.

El alcance de los supuestos involucrados

El modelado estadístico se utiliza para trabajar en varios supuestos. Estos son algunos ejemplos de supuestos de regresión lineal.

1. La relación lineal entre la variable independiente y la dependiente
2. homocedasticidad
3. Para cada valor dependiente, el error promedio es cero.
4. Palabras de independencia.
5. distribución normal del error para cada valor de la variable dependiente

Por otro lado, los algoritmos de Machine Learning asumen algunas de estas cosas. Pero en general, se ahorran la mayoría de estas suposiciones.

Además, no es necesario especificar la distribución de la variable dependiente o independiente en un algoritmo de aprendizaje automático.

Leer también

Tipos de datos que procesan

El aprendizaje automático ofrece una amplia gama de herramientas. Para la predicción, datos sobre la marcha, utilizamos herramientas de aprendizaje en línea. Estas herramientas son las herramientas más poderosas y pueden aprender de un billón de observaciones una por una.

Pero la previsión y la optimización pueden funcionar al mismo tiempo. Hacen predicciones y aprenden simultáneamente. Por otro lado, los modelos estadísticos generalmente se aplican para datos más pequeños con menos atributos.

Es bastante abrumador procesar la gran cantidad de datos usando estadísticas.

Poder predictivo y esfuerzo humano

Es una cosa común que la naturaleza no asuma nada antes de obligar a que ocurra un evento. Entonces, cuanto menor sea la suposición en el modelo predictivo, mayor será el poder predictivo.

El aprendizaje automático se utiliza para reducir el esfuerzo humano. El aprendizaje automático se basa en la iteración en la que los algoritmos intentan encontrar el modelo en el conjunto de datos especificado.

Por lo general, la máquina no funciona con datos completos y es independiente de la suposición. Pero el poder predictivo de estos modelos es muy fuerte.

Por otro lado, el modelo estadístico se basa en la estimación intensiva de matemáticas y coeficientes.

Conclusión

Ahora necesita obtener una comparación precisa entre las estadísticas y el aprendizaje automático. Una última cosa que me gustaría mencionar aquí es que el aprendizaje automático sin estadísticas no es nada.

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