機械学習と予測分析の違いは何ですか?

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今日、認知学習はかつてないほど普及しています。一般的に言えば、認知学習と認知コンピューティングは、AI テクノロジーと信号処理を伴う運用プロセスまたは技術プラットフォームです。

AIは、これまでの資本と労働の投入に代わる、ビジネスの発展を刺激する新星です。また、人々の働き方を変え、役割や地位を向上させることで、潜在能力を解き放ち、新たな力を生み出し、ビジネスの発展を促進することもできます。 AI はデータをうまく処理し、データパターンを見つけ、さまざまな動作を驚異的な速度で認識できるようになるため、ますます多くの分野で AI の導入が進んでいます。

機械学習は、あらゆる AI の基本的な学習プロセスであり、機械がデータ ストリーム内のパターンと論理システムを識別する能力です。このプロセスは補助計算または非補助計算によって実行できますが、ほとんどの場合、後者が好まれます。

実際、機械の学習能力と予測分析能力は非常に似ています。補助的な機械学習（データ ストリームに事前設定されたデータ パターンがある）について説明するときは、別の形式の予測分析についても説明しています。

では、この 2 つの違いは何でしょうか? 類似点は何でしょうか? この 2 つの用語は互換性があるのでしょうか?

機械学習と予測分析の基本操作

前述の通り、機械学習とは、コンピューターを使って自律的に知識を蓄積し、人間の行動を学習・模倣する科学技術です。機械は現実世界を観察し、現実世界と接続することでデータと情報を取得し、補助的および非補助的な方法でデータ ストリームを処理します。

支援型機械学習は、事前に設定されたパターンを実行し、ライブラリ内の動作と人間が入力したデータを呼び出して、機械がより正確に学習できるようにします。支援なしの機械学習では、これらのパターンを認識し、データ ストリーム内のさまざまな動作を識別するために、完全に機械に依存します。

予測分析は多くの点で補助的な機械学習に似ているため、AI 分野の専門家は長い間、予測分析を機械学習の一分野とみなしてきました。つまり、すべての予測分析と予測分析モデルが機械学習として分類できるわけではありません。

予測分析では記述分析に履歴データを使用するためです。このプロセスでは、前の予測分析プロセスで設定されたパラメータを使用して、履歴データに基づいて追加のデータ ストリームを計算および分析します。ほとんどの場合、分析の基盤となるルールとパターンは同じままです。したがって、機械学習と比較すると、予測分析はより静的で適応性が低くなります。

パターン認識の違い

上記の説明から、機械学習と予測分析の主な違いは、予測分析は事前に設定されたパターンに依存しているため、新しいデータ ストリームに適応するのが難しいのに対し、機械学習はよりインテリジェントであり、遭遇するデータ ストリームに応じてパターンとパラメーターを調整することであることは容易に理解できます。

さらに、両者が使用するモデルも異なります。予測分析では、データセット プロセッサや主流の分類器などのモデルが使用されますが、機械学習はベイジアン ネットワークやディープラーニングを使用する、より高度なものです。

さらに、2つのモデルとパラメータの更新方法も異なります。予測分析の場合、分析モデルやパラメータの変更はデータ サイエンティストの承認が必要です。人間の入力がなければ、データ ストリームに対して分析モデルを即興で作成することはできません。しかし、機械学習はモデルを自動的に更新することができます。

注目すべきもう 1 つの点は、2 つが異なるポイントをターゲットにしていることです。予測分析はユースケースに重点を置いています。パラメータとパターンは分析モデルに手動で入力されるため、特定の予測分析プロセスのユースケースはデータ サイエンティストによって決定されます。機械学習は完全にデータ駆動型であるため、データフローの変化は AI による分析に影響します。

長所と短所

どちらが優れているかは言い難い。機械学習技術は全体的に高度で柔軟性がありますが、正確な統計モデルを作成するには正確なデータが必要です。データが基準を満たしていない場合、AI が認識するパターンや動作には偏りが生じます。

予測分析は、特に分析に必要な特定のパラメータをデータ サイエンティストが設定できるため、データ ストリームの処理に適しています。予測分析のプロセスでは、分析結果の正確性を確保するために、大量の履歴データを取得する必要があります。分析モデルは、分析の基礎として過去のパターンや傾向に関する洞察を提供します。

一方、ほぼすべての予測分析モデルはすぐに実行できます。履歴データと分析パラメータが準備できたら、それに応じて分析モデルを調整し、新しいデータ ストリームを処理できます。唯一の問題は、予測分析モデルが変化するデータ ストリームに適応できないことです。

機械学習は、分析ステップが実行される前に、より長いプロセスを経ます。結局のところ、コンピューティングにおいて AI に求められるのは、さまざまなデータ ストリームを理解し、その中のパターンを正確に識別して、新しいデータを正確に処理し、信頼できる結果を生み出す能力です。この学習プロセスが両者の最大の違いです。

読者がお分かりのように、2 つのアプローチは多くの点で異なりますが、いくつかの点で非常に類似しています。ただし、予測分析は機械学習プロセスの一部と見なすことができますが、すべての予測分析を機械学習として分類できるわけではありません。