Начинът, по който предсказваме и обясняваме бъдещи тенденции и резултати, не е прост процес. Дори и с най-добрата воля, умения и познания в света, той няма и не може да бъде винаги на 100% точен. 

В днешната епоха това обикновено е мястото, където машинното обучение или статистиката влизат в уравнението.

Историята винаги е разчитала на хората да проучват и тълкуват статистическите данни при вземането на решения. Сега обаче появата на машинното обучение постави компютрите в центъра на отговора на този жизненоважен въпрос „какво ще се случи след това?“.

Моделите, управлявани от изкуствен интелект (ИИ) и анализ, се превръщат в норма. Все още обаче съществува истинско объркване между ползите от прилагането на подход на машинно обучение и статистически подход.

Какво e машинно обучение?

Машинното обучение използва компютри за идентифициране на модели в данните, без да е необходимо компютрите да следват изрични инструкции. Вместо това те се програмират с първоначални алгоритми и модели и се научават да ги адаптират въз основа на въведените данни, за да предлагат отговори. Това обаче означава също, че контролът върху резултатите от страна на човека е по-малък.

Какво е статистика?

Статистическите модели правят своите прогнози въз основа на цифрови данни. Те често се получават от допитване до хора и искане да направят избор. Така например работят политическите и изборните проучвания. Или пък проучванията за навиците на пазаруване на хората. Човешкото участие обикновено е по-ангажирано с тълкуването на тези данни. 

Какви са основните разлики между машинното обучение и статистиката?

Статистическите данни ще бъдат подавани към компютрите за целите на машинното обучение, но между двата метода има една основна разлика. Тази разлика не се крие в начина, по който се анализират данните, а в целта или желания резултат.

Да вземем например измерването на количеството храна, което една кокошка получава, спрямо броя на яйцата, които снася.

Статистическият анализ има за цел да обясни как количеството фураж влияе върху броя на произведените яйца. Прогнозният анализ с машинно обучение би използвал данните, за да предвиди колко яйца ще получи фермерът през следващата седмица.

Кога машинното обучение е по-добро от статистиката?

Аналогията с яйцата е полезна за по-нататъшното проучване на този въпрос. Моделът за машинно обучение не ви казва нищо за управлението на по-ефективна ферма, докато статистическият модел би бил непосилен, ако притежавате десетки хиляди кокошки.

Когато се разглеждат огромни масиви от данни, машинното обучение може да бъде по-оптимално. Мнозина признават, че статистиката не е в състояние да предложи по-задълбочен анализ на връзките и корелациите между данните, когато нивата на данните са високи. 

На тях също така не може да се разчита за причинно-следствени връзки, вероятност и сигурност, тъй като съществува опасност те да бъдат неправилно интерпретирани или умишлено използвани в подкрепа на определен аргумент.

Можете да прилагате статистическо моделиране, когато разбирате специфичните ефекти на взаимодействие между променливите и имате предварителни познания за техните взаимоотношения. 

Междувременно машинното обучение може да се използва, когато се цели висока точност на прогнозиране.

То обикновено се разгръща по-скоро при източника на данните. Докато те се събират и нарастват, алгоритмите автоматично започват да предоставят информация. В производството например може да се предвиди кога машините ще се нуждаят от поддръжка, което намалява прекъсванията. Той може също така да анализира един вариант в сравнение с друг – да прогнозира кой резултат би бил по-добър. 

Кога бихте избрали статистиката пред машинното обучение?

Статистиката все още е полезна за разбиране на конкретни проблемни точки, които изискват по-задълбочено обмисляне, както и за изготвяне на метрики, таблици и ключови показатели за ефективност. Статистиката е метод, насочен към човека, и е лесно обясним, докато машинното обучение е далеч по-малко обяснимо. 

Въпреки че машинното обучение може да е по-мощно при обстоятелства със сложни модели, не винаги трябва да се разчита на най-мощния инструмент за решаване на даден проблем. 

Компаниите често прилагат изкуствения интелект, за да разцепят хирургически ореха на даден проблем, когато добрата стара наука за данните би била много по-евтина и бърза. Науката за данните държи съвременната икономика много повече от машинното обучение, но тя остава невъзпят герой.

Могат ли все пак статистиката и машинното обучение да работят заедно?

Правителствата, предприятията и организациите все повече разчитат на машинното обучение, както и на традиционната статистика, за да могат да вземат по-добри и по-бързи решения. Всеки метод обаче има своите индивидуални недостатъци, които трябва да се вземат предвид.

Статистическите модели имат ограничена точност на прогнозиране, тъй като понякога основните допускания на модела са твърде строги, за да представят реалността. Съвременните предприятия възприемат хибридни методи, съчетаващи характеристиките на статистическото моделиране и машинното обучение, за да разберат в дълбочина как работят основните модели, както и да генерират по-точни прогнози.


Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iOS и Huawei!

Абонирай се
Извести ме за
guest

1 Коментар
стари
нови оценка
Отзиви
Всички коментари