Чем отличается машинное обучение от статистической обработки данных?. Простым языком: разница между ммо и сод

Введение:

Методы машинного обучения (ММО) и статистической обработки данных (СОД) - два ключевых инструмента в анализе данных, которые обладают сходством в том, что оба они направлены на извлечение пользы из данных. Однако они различаются в подходах, принципах и целях. Понимание этих различий существенно для правильного выбора метода в конкретной ситуации. В этом тексте мы рассмотрим основные различия между методами машинного обучения и статистической обработки данных на примере анализа рынка недвижимости.
Пример:

Предположим, у вас есть набор данных о ценах на недвижимость в определенном районе за последние несколько лет. Вы хотите предсказать будущие цены на основе этого набора данных.
Метод машинного обучения (ММО): Вы можете использовать алгоритмы машинного обучения, такие как методы регрессии или ансамблевые методы, чтобы построить модель, которая анализирует различные характеристики недвижимости (площадь, количество комнат, удаленность от центра и т. д.) и предсказывает цены на основе обучающих данных. Например, модель линейной регрессии может определить взаимосвязь между ценой недвижимости и ее характеристиками, что позволит предсказать цены на новые недвижимые объекты.

Статистическая обработка данных (СОД): Статистические методы могут быть использованы для анализа временных рядов цен на недвижимость, выявления трендов, сезонных колебаний и других закономерностей. Например, с помощью временных рядов и методов анализа трендов вы можете определить, растут ли цены на недвижимость со временем, и прогнозировать этот рост в будущем на основе исторических данных.


Заключение:

Хотя методы машинного обучения и статистической обработки данных могут использоваться для анализа одних и тех же данных, они имеют различные подходы и цели. ММО обычно используется для создания прогностических моделей и выявления сложных шаблонов, в то время как СОД сосредотачивается на анализе статистических свойств данных и выявлении закономерностей. Важно выбирать подходящий метод в зависимости от конкретной задачи и целей анализа данных.

Этот текст про методы машинного обучения и статистической обработки данных был сложным для понимания. Он говорит о том, что оба метода помогают анализировать данные, но делает это в очень техническом языке, который непонятен для людей без специальных знаний. Мне кажется, что автор мог бы использовать более простые слова и примеры, чтобы объяснить различия между этими методами. Я чувствую, что не понял, какую пользу могут принести эти методы на практике, потому что текст слишком абстрактный.

Читайте также по этой теме:

• Чем отличается пгс от щпс
• Чем отличается аорта от артерии
• Чем отличается тренер от инструктора
• Чем отличается соталол от сотагексала
• Чем отличается китай от кндр