Aprenda sobre la diferencia entre estadísticas y aprendizaje automático
El aprendizaje automático se usa de manera efectiva en varios campos, como la detección de fraudes, resultados de búsqueda web, anuncios en tiempo real en páginas web y dispositivos móviles, análisis de opinión basado en texto, calificación crediticia y las mejores ofertas, predicción de fallas de equipos, nuevos modelos de precios, detección de intrusiones en la red, reconocimiento de patrones e imágenes y filtrado de correo no deseado entre otros campos. La estadística se define como el estudio de recolección, análisis, interpretación, presentación y organización de datos. Cuando las estadísticas se aplican a un problema científico, industrial o social, el proceso generalmente comienza con la decisión de una población estadística o un proceso de modelo estadístico.
Estadísticas vs aprendizaje automático
Los datos cambian y evolucionan constantemente. Pero es muy importante adaptarse a estos cambios porque los datos son un aspecto crítico del crecimiento de las empresas en todo el mundo.
Los datos se definen como hechos y estadísticas simples que se recopilan durante las operaciones cotidianas de una marca / empresa. Si bien casi todos los tipos de empresas recopilan datos, es muy importante que las marcas tengan sentido de ese sentido.
Sin poder inferir ninguna información y conocimiento de los datos, se vuelve completamente inútil. Es por eso que incluso si las empresas tienen mucha información y datos, a veces pierden porque no pueden detectarlo.
Desde su creación, las empresas recopilan una gran cantidad de información y datos sobre varias cosas, como información del cliente, aspectos destacados del producto, preocupaciones de los socios y comentarios de los empleados.
Estos datos e información se pueden utilizar de manera efectiva para registrar y medir una amplia gama de funciones comerciales, ya sean externas o internas. Por sí mismos, los datos no son muy informativos, pero son una base sobre la cual las compañías pueden tomar decisiones futuras y desarrollar estrategias exitosas también.
Los clientes son la base sobre la cual las marcas construyeron su nombre y valor en el mercado. Es por eso que los datos de los clientes son extremadamente importantes, ya que permiten a las marcas mejorar y comprender a sus clientes de diversas maneras.
Los datos son, por lo tanto, la única forma en que las empresas entienden muchos aspectos de las funciones de la empresa, como una serie de consultas, ingresos recibidos, gastos recibidos, entre otras cosas.
Por lo tanto, los datos son importantes para que las marcas comprendan la mentalidad y las expectativas del cliente. En general, los datos son un elemento importante para garantizar el éxito continuo y el crecimiento de cualquier empresa, especialmente en esta época y tiempos competitivos.
El artículo sobre Estadísticas vs Aprendizaje automático está estructurado de la siguiente manera:
- Estadísticas vs Infografía de aprendizaje automático
- ¿Cuál es la diferencia estadística vs aprendizaje automático?
- Una mirada más profunda a las estadísticas y su importancia en la sociedad.
- Una mirada más profunda al aprendizaje automático y su importancia en la sociedad.
- Conclusión: estadísticas vs aprendizaje automático
Estadísticas vs Infografía de aprendizaje automático
¿Son iguales los datos y la información? ¿Cuál es la diferencia estadística vs aprendizaje automático?
Los datos y la información son dos cosas distintas. Si bien los datos son hechos y estadísticas sin procesar, la información es la misma información que se presenta de manera precisa y oportuna.
Además, la información es específica y organizada, generalmente realizada con el propósito de dar contexto y comprensión a un aspecto particular del funcionamiento de la marca. Otra forma en que la información es diferente de los datos es que es a través de la información que las marcas pueden tomar decisiones adecuadas y crear campañas creativas, efectivas y atractivas.
Es por eso que la información es tan importante, ya que permite a las marcas tomar decisiones que pueden ser utilizadas por la gerencia para realmente empoderarse.
Es por eso que las marcas se esfuerzan por recopilar información sobre clientes y clientes para que puedan interactuar con ellos de manera efectiva. Dicho todo esto, es importante recordar que el verdadero valor de la información radica en su capacidad para dar dirección a la empresa.
Por ejemplo, si de acuerdo con la información proporcionada por los clientes, existe una falta de satisfacción del cliente, solo es útil si la marca cambia esta percepción al ofrecer un mejor valor a sus productos y servicios.
En resumen, el proceso de información debe formar parte de un proceso de revisión más amplio dentro de las empresas, de modo que pueda ayudarlas a producir resultados mejores y más rentables.
Por lo tanto, la información se puede recopilar y analizar a través de diferentes medios que son el aprendizaje automático y las estadísticas.
Desde personas que viven en un país hasta átomos contenidos en un cristal, la población puede ser de diversos tipos. Al tratar todos los aspectos de los datos, como la planificación de la recopilación de datos para experimentos, las estadísticas son un campo variado y completo.
El aprendizaje automático, por otro lado, es un subcampo de la informática que ha evolucionado a partir del estudio de la teoría del aprendizaje computacional en inteligencia artificial y reconocimiento de patrones.
Arthur Samuel en 1959 definió el aprendizaje automático como el campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender con la programación de manera explícita.
Este tipo de aprendizaje explora el estudio y la construcción de algoritmos que pueden ayudar a los usuarios a aprender y hacer predicciones sobre los datos. Dichos algoritmos operan mediante la creación de un modelo y se utilizan para hacer predicciones basadas en datos en lugar de seguir instrucciones estáticas del programa.
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Una mirada más profunda a las estadísticas y al aprendizaje automático
Las estadísticas juegan un papel muy importante en casi todas las esferas de la actividad humana. Desde ayudar a decidir la tasa per cápita de un país hasta la tasa de empleo y la cantidad de instalaciones médicas / escolares requeridas en una región, las estadísticas y el aprendizaje automático tienen un papel muy importante en el funcionamiento de la sociedad humana.
En la actualidad, las estadísticas ocupan una posición muy importante y crítica en varios campos, incluidos el comercio, el comercio, la psicología, la química, la botánica, la astronomía, entre muchos otros.
Esto se debe a que, como campo, las estadísticas tienen aplicaciones generalizadas en casi todos los tipos de áreas y enfermedades. Aquí hay algunas áreas importantes donde las estadísticas y el aprendizaje automático pueden aplicarse para recopilar mejor información y conocimientos.
- Negocios: las estadísticas tienen un papel muy importante y crítico que desempeñar en el campo de los negocios. Esto se debe a que las marcas y las empresas son extremadamente competitivas, lo que dificulta que las marcas se mantengan por delante de las expectativas y deseos de sus clientes. Por lo tanto, es importante que las marcas tomen decisiones rápidas para que puedan tomar mejores decisiones. Las estadísticas pueden ayudar a las marcas a comprender las expectativas del cliente y, por lo tanto, a equilibrar su demanda y oferta de manera efectiva. Esto significa que muchas de las decisiones de la marca dependen de buenas decisiones estadísticas y conocimientos.
- Economía: otra área importante donde las estadísticas juegan un papel importante en la economía. Esto se debe a que las estadísticas dependen en gran medida de las estadísticas. Esto se debe a que las cuentas de ingresos nacionales son indicadores importantes para economistas y administradores. Los métodos estadísticos se utilizan para la preparación de estas cuentas e incluso para la recopilación y el análisis de datos. La relación entre la oferta y la demanda se estudia a través del análisis estadístico y casi todos los aspectos de la economía requieren una comprensión excelente e intrincada de las estadísticas.
- Matemáticas: la estadística es una parte integral de las ciencias naturales y sociales. Los métodos de las ciencias naturales son confiables, pero sus conclusiones a veces no son tan probables porque se basan en evidencia incompleta. Ayuda estadística para describir estas medidas de manera precisa. Muchos métodos estáticos como promedios de probabilidad, dispersiones, estimación son una parte integral de las matemáticas y se usan con frecuencia en este campo.
- Banca: otra área donde las estadísticas juegan un papel importante en la banca. Los bancos requieren estadísticas por varias razones y propósitos. Casi todos los bancos trabajan según el principio de que cuando uno de sus clientes invierte algo de dinero en su banco, lo mantendrá en su banco por un tiempo y no lo retirará. Al obtener ganancias de estos depósitos, el banco obtiene ganancias y esta es la principal fuente de sus ingresos. Los banqueros utilizan enfoques estadísticos basados en la probabilidad para estimar el número de depositantes y sus reclamos para un día determinado, lo que les permite funcionar de manera fluida y efectiva.
- Gestión estatal: las estadísticas son otra área que es esencial para el crecimiento y el desarrollo de cualquier país. Esto se debe a que las estadísticas son la base sobre la cual se elaboran las políticas en el país. Es por eso que los datos estadísticos se utilizan ampliamente para tomar decisiones administrativas. Por ejemplo, si el gobierno quiere aumentar las escalas salariales de los empleados para ayudarlos a aumentar sus niveles de vida, es a través de estadísticas que el gobierno puede encontrar un aumento en el costo de vida. Además, la preparación de los presupuestos de los gobiernos federal y provincial también depende de las estadísticas porque ayuda a los funcionarios a estimar los gastos e ingresos esperados de diferentes fuentes. Por lo tanto, las estadísticas son muy importantes para ayudar a los gobiernos a realizar sus tareas de manera fluida.
Una mirada más profunda al aprendizaje automático y su importancia en la sociedad.
Las computadoras y computadoras portátiles han arrasado el mundo entero y han cambiado drásticamente la vida de muchas personas. Visualicemos una situación por un minuto. Tratemos de pensar en un mundo sin computadoras.
Si esto sucediera, las personas en el campo de la medicina no habrían encontrado muchas curas para las enfermedades, porque las computadoras han desempeñado un papel vital en el proceso de ayudar a los profesionales médicos a obtener mejores conocimientos sobre el mundo de las enfermedades y la salud.
Una vez más, películas como Toy Story y Jurassic Park no habrían sido posibles sin las computadoras porque estas películas han hecho uso de gráficos y animación por computadora.
Las farmacias tendrían dificultades para hacer un seguimiento de qué medicamentos administrar a sus pacientes. El conteo de votos sería casi imposible sin computadoras y, lo que es más importante, la exploración espacial seguiría siendo un sueño lejano para todos los entusiastas del espacio.
Debido a la creciente importancia de las computadoras, las tecnologías informáticas han asumido un papel aún más importante y esto ha resultado en la capacidad de las máquinas para aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a grandes datos a un ritmo cada vez más rápido.
Algunos de los ejemplos ampliamente publicitados de aplicaciones de aprendizaje automático que hoy son extremadamente populares en el mundo incluyen los siguientes:
- La esencia del aprendizaje automático es el extremadamente popular automóvil autónomo de Google
- Las ofertas de recomendación en línea personalizadas para plataformas como Amazon y Netflix son el resultado de aplicaciones de aprendizaje automático que ahora son adecuadas para comprender el comportamiento humano cotidiano
- Comprender el comportamiento del cliente en Twitter para las marcas y ahora el aprendizaje automático con la creación de reglas lingüísticas está ayudando a las marcas a comprender y empoderar a sus clientes en el dominio público
- La detección de fraude es un campo importante donde el aprendizaje automático está ayudando a las marcas a ser seguras y efectivas en todas las plataformas
Hoy en día existe un creciente interés en el aprendizaje automático porque hoy en día los crecientes volúmenes y variedades de datos disponibles, el procesamiento computacional han dado lugar a la necesidad de métodos de análisis de datos más baratos y potentes.
Esto significa que el aprendizaje automático puede ayudarnos a producir rápidamente modelos que puedan analizar datos más grandes y ofrecer soluciones más rápidas, precisas y efectivas, incluso a gran escala.
Todo esto significa que las predicciones de alto valor pueden ayudar a las economías y las marcas a tomar decisiones mejores y más inteligentes no solo sin intervención humana, sino también en tiempo real.
Las marcas necesitan flujos de modelado rápidos para mantenerse al día con las demandas del mercado y pueden hacerlo de manera efectiva mediante el uso del aprendizaje automático.
Mientras que los humanos generalmente pueden crear uno o dos buenos modelos a la semana, el aprendizaje automático puede crear miles de modelos a la semana, haciendo que las marcas sean más efectivas y mejores a largo plazo también.
El aprendizaje automático es, por lo tanto, muy diferente de las estadísticas de datos. En términos simples, mientras que el aprendizaje automático utiliza los mismos algoritmos y técnicas, existe una gran diferencia entre estas dos técnicas de estadística versus aprendizaje automático.
Mientras que la minería de datos descubre patrones y conocimientos previamente desconocidos, el aprendizaje automático se utiliza para reproducir patrones y conocimientos conocidos.
Estos patrones se aplican automáticamente a otros datos y luego se utilizan para ayudar a las personas interesadas a tomar mejores decisiones y acciones.
Con el uso cada vez mayor de computadoras, las técnicas de datos y el aprendizaje automático también están evolucionando rápidamente para satisfacer las necesidades de marcas y empresas en todos los sectores.
Las redes neuronales se han utilizado durante mucho tiempo en aplicaciones de minería de datos y ahora con el poder de las computadoras, es posible crear múltiples redes neuronales que tienen muchas capas. En la jerga de aprendizaje automático, se denominan redes neuronales profundas.
Conclusión: estadísticas vs aprendizaje automático
Todo esto significa que los datos, independientemente de las estadísticas frente al aprendizaje automático, deben entenderse y analizarse de una mejor manera. Esto se debe a que el conocimiento de los datos es fundamental para el éxito y el fracaso de las marcas en todas las categorías, e invertirlas es uno de los requisitos principales de todo tipo de empresas.
Artículos recomendados
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