机器学习与预测分析的区别在何处？

如今，认知学习的应用比以前更加普遍。一般来说，认知学习和认知计算是涉及人工智能技术和信号处理的操作过程或技术平台。

人工智能是刺激商业发展的新星，取代了以前的资本和劳动力投入。它还可以充分发挥潜力，产生新的力量，通过改变人们的工作方法和提高人们的作用来促进商业的发展。越来越多的领域也被人工智能所说服，因为它可以很好地处理数据，找到数据模式，并以惊人的速度学会识别各种行为。

任何人工智能——机器学习的基本学习过程都体现了机器在数据流中穿梭识别模式和逻辑系统的能力。这个过程可以通过辅助或非辅助计算来完成，尽管后者在大多数情况下是优选的。

事实上，机器的学习能力和预测分析的能力是一样的。在讨论辅助机器学习(数据流中有预设的数据模式)时，它也在讨论另一种形式的预测分析。

这两者有什么区别？有什么相似之处？这两个条件可以互换吗？

机器学习的基本操作VS预测分析

如上所述，机器学习是计算机独立积累知识来学习和模仿人类行为的科学技术。机器通过观察和建立与现实世界的联系来获取数据和信息，并以辅助和非辅助的方式处理数据流。

辅助机器学习将运行预设模式，调用库中的行为和手动输入的数据，以便机器能够更准确地学习。然而，非辅助机器学习完全依赖机器来识别这些模式，然后区分数据流中的各种行为。

预测分析在许多方面类似于辅助机器学习，这就是为什么人工智能专家一直把预测分析视为机器学习的一个分支。换句话说，并不是所有的预测分析和预测分析模型都可以归类为机器学习。

因为预测分析使用历史数据进行描述性分析。该过程将基于历史数据并使用先前预测分析过程中已经设置的参数来计算和分析附加数据流。在大多数况下，分析所基于的规则和模式将保持不变。因此，与机器学习相比，预测分析更静态，适应性更差。

模式识别的差异

如上所述，机器学习是计算机独立积累知识来学习和模仿人类行为的科学技术。机器通过观察和建立与现实世界的联系来获取数据和信息，并以辅助和非辅助的方式处理数据流。

此外，他们使用不同的模型。数据集处理器和主流分类器等模型将用于预测分析。机器学习将会更先进，使用贝叶斯网络和深化学习。

此外，还有不同的方法来更新模型和参数。对于预测分析，分析模型或参数的任何变化都需要一名手动数据科学家。如果没有人工输入，当分析模型面对数据流时就不会有随机应变。然而，机器学习可以自动更新模型。

还有一点值得注意，那就是两者针对不同的点。预测分析更加关注用例。因为参数和模式是手动输入到分析模型中的，所以特定预测分析过程的用例由数据科学家决定。机器学习完全是数据驱动的，所以数据流的变化会影响人工智能对它的分析。

优缺点

如上所述，机器学习是计算机独立积累知识来学习和模仿人类行为的科学技术。机器通过观察和建立与现实世界的联系来获取数据和信息，并以辅助和非辅助的方式处理数据流。

预测分析更适合处理数据流，因为所需的特定参数，尤其是那些分析参数，可以由数据科学家设置。在预测分析过程中，为了保证分析结果的准确性，需要传输大量的历史数据。分析模型将深入了解过去的模式和趋势，作为分析的基础。

另一方面，几乎所有的预测分析模型都可以立即生效。一旦历史数据和分析参数准备好，分析

在执行分析步骤之前，机器学习将经历一个漫长的过程。毕竟，在计算中，人工智能的要求是能够理解不同的数据流并准确识别它们的模式，从而准确处理新数据并获得可靠的结果。这种学习过程是两者之间最大的区别。

正如读者所见，这两种方法在许多方面不同，但在某些方面却非常相似。然而，我们可以有把握地说，预测分析可以被视为机器学习的一部分，但这并不意味着所有的预测分析都可以归类为机器学习。