机器学习与预测分析的区别

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机器学习是属于人工智能的一个分支，它利用计算机科学、数学和统计学来为算法创建判断依据。预测分析则利用历史数据来预测未来。本文将探讨机器学习和预测分析之间的区别。

机器学习

机器学习是与人工智能相关的学科。它的任务是利用数学、统计学和计算机科学为算法做出判断。机器学习被用作执行统计分析的工具。

它还结合算法和计算资源。这种计算不会花费太多时间。许多公司正在将机器学习应用于不同类型的应用程序。

机器学习是如何工作的？

机器学习利用神经网络、算法和计算机处理数据，并自动提供结果。需要大量数据才能使机器学习有效工作。它具有从先前数据集学习的能力。

机器学习的用途

以下是机器学习的一些用途：

• 可以构建推荐系统
• 可以发现市场研究中的模式
• 可以个性化受众体验
• 可以自动化聊天机器人，为客户提供更快的服务
• 可以突出交易中的错误

预测分析

预测分析用于处理历史和当前数据，然后用于预测未来的结果。特定变量的值是根据未来因素计算的。预测分析可以使用机器学习来进行预测。其主要目标是利用历史数据来预测未来。

预测分析是如何工作的？

预测分析中使用的技术包括：

• 描述性分析
• 高级统计模型
• 数学
• 人工智能算法
• 海量数据挖掘

需要机器学习来快速有效地分析海量数据。预测分析模型中包含机器学习算法，有助于提供未来的结果。

预测分析的用途

以下是预测分析的一些用途：

• 工厂所有者可以使用预测分析进行预测性维护。这是通过监控机器的健康状况来实现的，以便在机器发生故障之前更换必要的零件。
• 医疗保健提供者可以使用预测分析来预测任何疾病的爆发，并在其传播之前预防。政府也应被警告在疾病爆发时该怎么做。
• 保险提供商可以使用预测模型来分析风险状况。这将帮助他们制定向客户付款的计划。
• 体育博彩行业可以使用预测分析来计算和决定哪个球队会赢或输。

机器学习和预测分析的相似之处

机器学习与预测分析有一些相似之处，如下所示：

• 两者都用于分析数据中的模式
• 两者在大规模数据可用时都能有效工作
• 预测建模是主要目标
• 两者都用于制造、安全、金融等行业
• 利用历史数据进行预测

机器学习与预测分析的区别

机器学习和预测分析也有一些区别，如下表所示：

结论

预测分析通过手动编程使用过去的数据来提供结果。机器学习通过使用大量数据自动提供结果。机器学习采用数据驱动的方法，而预测分析采用用例驱动的方法。两者都被许多大型组织使用。

关于机器学习与预测分析的常见问题

1. 在机器学习和预测分析中，哪一个需要人工干预才能提供结果？

预测分析需要人工干预才能提供结果。

2. 机器学习和预测分析的根源是什么？

机器学习的根源是计算机科学，预测分析的根源是统计学。

3. 机器学习和预测分析，哪个更广泛？

与预测分析相比，机器学习更广泛。

4. 哪个需要大量数据才能有效且高效地工作？

机器学习需要大量数据才能有效且高效地工作。

5. 哪个只能用于预测结果：机器学习还是预测分析？

预测分析仅用于提供结果。