Diferencia entre aprendizaje automático y modelado predictivo

1. Machine Learning :
Es una rama de la informática que hace uso de estrategias de dominio cognitivo para programar sus estructuras además de la necesidad de ser programadas explícitamente. En otras palabras, esas máquinas son debidamente reconocidas para desarrollarse mejor con la experiencia.

2. Modelado predictivo:
es un enfoque matemático que utiliza estadísticas y tendencias pasadas para la predicción futura. Su objetivo es trabajar sobre las estadísticas proporcionadas para llegar a una conclusión final después de que se haya desenstringdo un evento. En otras palabras, hace uso de rasgos anteriores y los aplica al futuro. Por ejemplo, si un comprador adquiere un teléfono inteligente de un sitio web de comercio electrónico, es posible que se interese inmediatamente por sus complementos. Posiblemente sería un cliente viable para la batería del teléfono inteligente dentro de unos años. Actualmente, las posibilidades de que compre el acento de un teléfono inteligente de la competencia son notablemente sombrías.

Diferencia entre aprendizaje automático y modelado predictivo:

S. No. Aprendizaje automático Modelado Predictivo
1. Para resolver problemas complejos utiliza varios modelos de ML. Para predecir resultados futuros, utiliza datos pasados.
2. Tienen tendencia a adaptarse y aprender de las experiencias. No tienen tendencia a adaptarse a los datos.
3. No es necesario programarlo explícitamente. Para procesar los datos, es necesario programar el sistema manualmente.
4. Para hacer frente a un problema en particular, sus modelos son lo suficientemente inteligentes como para adaptarse y actualizarse. No tienen modelos inteligentes que puedan tomar decisiones por sí mismos.
5. Es un enfoque basado en datos. Es un enfoque basado en casos de uso.
6. No requiere una gran cantidad de datos históricos para procesar la tarea. Requiere una gran cantidad de datos históricos para procesar una tarea en particular, es decir, para predecir resultados futuros.
7. Para resolver un problema, se requiere una descripción detallada del problema. Para resolver un problema, no requiere una descripción detallada del problema.
8. Utiliza varios modelos, algoritmos y aprendizajes para tratar un problema como el aprendizaje automático basado en reglas, SVM, ANN, etc. También utiliza diferentes algoritmos y aprendizajes para tratar un problema como KNN, bosques aleatorios, redes neuronales, etc.

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por dikshamulchandani1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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