Машинное обучение против статистического обучения: сравнение основных принципов
Вы узнаете об основных различиях между Машинное обучение и статистическим обучением.
Основные моменты:
- Машинное обучение происходит от информатики и искусственного интеллекта, а статистическое обучение — от статистики.
- Машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов для принятия решений на основе данных без явного программирования.
- Статистическое обучение сосредоточено на построении математических моделей для понимания и интерпретации данных.
- Модели статистического обучения более интерпретируемы и часто используют более простые линейные модели.
- Машинное обучение отдает приоритет оптимизации производительности прогнозирования и эффективности вычислений.
Машинное обучение и статистическое обучение — это пересекающиеся, но разные области в более широкой области науки о данных.
Оба они предполагают использование алгоритмов для построения моделей на основе данных с конечной целью — делать прогнозы, делать выводы или выявлять закономерности.
Однако они различаются по своей направленности и методологии.
Определение: машинное обучение
Машинное обучение (МО) — это подвид искусственного интеллекта, который позволяет компьютерным системам автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования, используя алгоритмы для анализа данных, выявления закономерностей и принятия решений на основе данных.
Определение: статистическое обучение
Статистическое обучение (СО) — это раздел статистики, который фокусируется на построении математических моделей для анализа и интерпретации данных, уделяя особое внимание пониманию скрытых закономерностей, структуры и неопределенность , а также построению выводов и прогнозов с использованием формальных статистических методов.
Истоки и перспективы
ML уходит корнями в информатику и искусственный интеллект.
Основное внимание уделяется разработке алгоритмов для обучения и принятия решений на основе данных без явного программирования.
Методы машинного обучения больше ориентированы на оптимизацию производительности, обычно уделяя особое внимание крупномасштабным наборам данных и эффективности вычислений.
SL, с другой стороны, основан на статистике.
Он сосредоточен на построении математических моделей для понимания и интерпретации данных, часто сосредотачиваясь на понимании базовой структуры и неопределенности данных.
Методы SL уделяют больше внимания интерпретируемости модели и аспектам вывода.
Терминология и методология
Специалисты по МО часто используют другую терминологию, чем статистики.
Например, мы говорим об «обучающих» и «тестовых» наборах данных в ML.
Напротив, в SL могут использоваться термины «наборы данных оценки» и «проверки».
Методы ML более алгоритмичны и итеративны, тогда как методы SL основаны на формальных статистических методах.
Сложность модели
Модели машинного обучения могут быть очень сложными и нелинейными, в них используются нейронные сети и методы глубокого обучения.
Это может привести к повышению эффективности прогнозирования, но иногда за счет интерпретируемости.
Напротив, модели SL более интерпретируемы и часто используют более простые линейные модели.
Оценка модели
Машинное обучение уделяет особое внимание точности прогнозирования и показателям производительности, таким как точность, полнота и оценка F1.
SL больше фокусируется на предположениях модели, проверке гипотез и доверительных интервалах, чтобы понять статистическую значимость и неопределенность модели.
регуляризация
В обоих полях используются методы регуляризации, чтобы предотвратить переобучение.
Тем не менее, машинное обучение часто опирается на более ресурсоемкие методы, такие как регрессия Лассо и Риджа или отсев для нейронных сетей.
SL может использовать такие методы, как выбор подмножества, уменьшение размерности или более простые структуры модели, чтобы избежать переобучения.
| Аспект | Машинное обучение | Статистическое обучение |
|---|---|---|
| Origin | Информатика, Искусственный интеллект | Статистика |
| Фокус | Разработка алгоритмов, решения на основе данных | Математические модели, интерпретация данных |
| Терминология: | Наборы обучающих и тестовых данных | Наборы данных оценки и проверки |
| Сложность модели | Может быть высоким, нелинейным (например, нейронные сети) | Часто более простые, линейные или обобщенные линейные модели. |
| Интерпретируемость модели | Может варьироваться, может быть менее интерпретируемым | Более интерпретируемый, подчеркивает умозаключение |
| Метрики оценки | Точность прогноза, точность, отзыв, F1 | Проверка гипотез, значения p, доверительные интервалы |
| регуляризация | Лассо, регрессия Риджа, выпадение | Выбор подмножества, уменьшение размерности, гребневая регрессия |
| Вычисление | Может требовать больших вычислительных затрат | Также может требовать больших вычислительных затрат, но часто в меньшей степени. |
| Масштабируемость | Хорошо подходит для крупномасштабных наборов данных. | Может быть адаптирован для обработки больших наборов данных, но могут потребоваться дополнительные методы. |
| Цель | Оптимизация прогнозной производительности | Понимание структуры данных, неопределенности и умение делать выводы |
Заключение
Таким образом, машинное обучение и статистическое обучение направлены на обучение на основе данных, но имеют разные точки зрения, методологии и приоритеты.
Машинное обучение обычно больше ориентировано на оптимизацию производительности прогнозирования и эффективности вычислений.
В то же время SL подчеркивает интерпретируемость модели, статистический вывод и количественную оценку неопределенности.
Оба подхода ценны в науке о данных, и практики часто используют комбинацию методов из обеих областей для решения реальных проблем.
