機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析的區(qū)別是什么

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機(jī)器學(xué)習(xí)的基本操作VS預(yù)測(cè)分析

上文也提到過(guò)，機(jī)器學(xué)習(xí)就是計(jì)算機(jī)自主積累知識(shí)來(lái)學(xué)習(xí)并模仿人類行為的一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)。機(jī)器通過(guò)觀察并與真實(shí)世界建立聯(lián)系來(lái)獲取數(shù)據(jù)與信息，以輔助性和非輔助性的方式對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理。

輔助機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)運(yùn)行提前設(shè)定好的模式，調(diào)用庫(kù)中的行為以及人為輸入的數(shù)據(jù)，以便機(jī)器更精準(zhǔn)地學(xué)習(xí)。而非輔助性機(jī)器學(xué)習(xí)則完全依賴于機(jī)器去識(shí)別這些模式，然后在數(shù)據(jù)流中分辨各種行為。

預(yù)測(cè)分析在許多方面都與輔助性機(jī)器學(xué)習(xí)相似，這就是為什么AI領(lǐng)域的專家一直將預(yù)測(cè)分析視為機(jī)器學(xué)習(xí)的分支。換句話說(shuō)，不是所有的預(yù)測(cè)分析和預(yù)測(cè)分析模型都可以歸類為機(jī)器學(xué)習(xí)。

因?yàn)轭A(yù)測(cè)分析會(huì)使用歷史數(shù)據(jù)做描述性分析。該過(guò)程會(huì)基于歷史數(shù)據(jù)，采用之前預(yù)測(cè)分析過(guò)程中已設(shè)定的參數(shù)，計(jì)算分析額外的數(shù)據(jù)流。大多數(shù)情況下分析依據(jù)的規(guī)則和模式都會(huì)保持一致。所以跟機(jī)器學(xué)習(xí)相比，預(yù)測(cè)分析偏靜態(tài)，且適應(yīng)性較低。

模式識(shí)別的差異

通過(guò)上述描述，不難看出機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析的主要區(qū)別在于：預(yù)測(cè)分析依靠提前設(shè)定好的模式，但難以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)流;而機(jī)器學(xué)習(xí)則更加智能化，它會(huì)根據(jù)遇到的數(shù)據(jù)流來(lái)調(diào)整模式和參數(shù)。

此外，二者運(yùn)用的模型也不同。預(yù)測(cè)分析中會(huì)用到諸如數(shù)據(jù)組處理器和主流分類器這樣的模型;機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)更高級(jí)一些，用到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和深化學(xué)習(xí)。

還有，二者模型和參數(shù)的更新途徑也不一樣。對(duì)于預(yù)測(cè)分析，任何分析模型或參數(shù)的改變都需要經(jīng)手?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家。沒(méi)有人為輸入，就不會(huì)出現(xiàn)分析模型面對(duì)數(shù)據(jù)流時(shí)的隨機(jī)應(yīng)變。但機(jī)器學(xué)習(xí)可以自動(dòng)更新模型。

還有一點(diǎn)值得大家注意，就是二者針對(duì)的點(diǎn)不同。預(yù)測(cè)分析更多側(cè)重于用例。由于參數(shù)和模式是人為錄入到分析模型中的，所以特定的預(yù)測(cè)分析過(guò)程用例是數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)確定的。機(jī)器學(xué)習(xí)則完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，因此數(shù)據(jù)流的變化會(huì)影響到AI對(duì)其的分析。

優(yōu)缺點(diǎn)

很難說(shuō)兩者誰(shuí)更勝一籌。雖然整體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)更先進(jìn)，也更靈活，但要想創(chuàng)建精準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)模型，就必須保證精確的數(shù)據(jù)。倘若數(shù)據(jù)不符合標(biāo)準(zhǔn)，那AI識(shí)別任何模式或行為時(shí)也會(huì)有偏差。

預(yù)測(cè)分析更適合處理數(shù)據(jù)流，因?yàn)橐蟮奶囟▍?shù)，特別是那些分析參數(shù)都可以由數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)定。在預(yù)測(cè)分析的過(guò)程中，為了確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要調(diào)到大量的歷史數(shù)據(jù)。分析模型會(huì)深入了解過(guò)去的模式和趨勢(shì)，作為分析的基礎(chǔ)。

另一方面，幾乎所有預(yù)測(cè)分析模型都可以當(dāng)即生效。一旦歷史數(shù)據(jù)和分析參數(shù)準(zhǔn)備就緒，分析模型就可以根據(jù)情況作出相應(yīng)調(diào)整，處理新的數(shù)據(jù)流。唯一麻煩的是預(yù)測(cè)分析模型不能在數(shù)據(jù)流中隨機(jī)應(yīng)變。

在分析步驟執(zhí)行之前，機(jī)器學(xué)習(xí)還要經(jīng)過(guò)一個(gè)較長(zhǎng)的過(guò)程。畢竟在計(jì)算中，對(duì)AI的要求是能夠了解不同的數(shù)據(jù)流并能準(zhǔn)確識(shí)別出其中的模式，從而精準(zhǔn)處理新數(shù)據(jù)，得出可靠的結(jié)果。這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程就是二者的最大區(qū)別。

正如讀者所見(jiàn)，兩個(gè)方法在許多方面都有不同，但有些方面卻高度相似。不過(guò)可以放心地說(shuō)，預(yù)測(cè)分析可以算得上是機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中的一部分，但不代表所有的預(yù)測(cè)分析都可以歸類為機(jī)器學(xué)習(xí)。

到此，關(guān)于“機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析的區(qū)別是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！