机器学习和预测分析的区别？
让我们探讨一下机器学习和预测分析之间的区别。
现在，计算中的认知学习比以往任何时候都更加普遍。通常，认知学习或认知计算是指涵盖人工智能（AI）和信号处理的科学学科的过程和技术平台。
人工智能（AI）是业务增长和生产的最新趋势要素，已经超越了资本投资和劳动力等传统手段。它还具有引入新的增长来源，改变工作方式以及增强人们推动业务增长的作用的潜力。由于其能够处理数据，查找模式以及以惊人的速度学习和识别行为的能力，越来越多的领域正在发现人工智能（或AI）的用途。
任何AI的基本学习过程都称为机器学习，它表示机器处理数据流并识别模式或逻辑的能力。该过程可以是辅助的或不辅助的，在许多情况下，后者是前进的道路。
机器的学习能力与预测分析既不同，又相似。在讨论辅助机器学习时-将预定模式添加为数据流的一部分-您基本上是在讨论一种预测分析形式。
那么，预测分析和机器学习之间有什么区别？它们有什么相似之处？这两个流行语是否可以互换？
机器学习与预测分析的基础
如前所述，机器学习是一门科学，它可以通过随着时间的推移以自主方式提高知识来使计算机学习并像人类一样工作。这是通过以观察和真实交互的形式提供机器数据和信息来实现的。该过程以辅助和非辅助的方式应用于数据流。
辅助机器学习利用预定义的模式，已知行为以及操作员的输入来帮助机器更准确地学习。另一方面，无助机器学习完全取决于机器从数据流中识别那些模式和行为的能力。
预测分析在许多方面类似于辅助机器学习。这就是AI专家始终将预测分析视为机器学习的一部分的原因。也就是说，并非所有的预测分析或预测建模都可以归类为机器学习。
预测分析使用历史数据进行描述性分析。基于该历史数据，可以使用算法使用预测分析过程中定义的相同参数来分析其他数据流。在大多数情况下，规则和模式保持不变，因此预测分析比机器学习更具静态性和适应性。
模式识别差异
从前面的描述中，很容易看出机器学习和预测分析之间的主要差异。预测分析依赖于预定模式。该方法没有能力适应新的数据流。机器学习比这更聪明。它具有根据处理的数据流对模式和参数进行调整的能力。
预测分析和机器学习也使用不同的学习模型。在预测分析使用诸如组数据处理和多数分类器之类的模型的情况下，机器学习通过贝叶斯网络和强化学习向前迈进了一步。
模型和参数的更新方式也不同。对于预测分析，对分析模型或参数的任何更改都必须由数据科学家手动完成。没有人工输入，分析模型就无法适应数据流的变化。机器学习具有自动更新其模型的能力。
还值得注意的是，这两种方法着眼于不同的事物。预测性学习更多地关注用例。由于需要将参数和模式手动输入到分析模型中，因此由数据科学家决定特定的预测分析过程的用例。另一方面，机器学习完全由数据驱动。数据流的变化将影响AI分析这些相同数据流的方式。
的优点和缺点
不可能说一种方法比另一种更好。虽然机器学习通常更先进，更灵活，但它在很大程度上依赖于准确的数据来创建准确的统计模型。当数据流达不到标准时，您将开始看到AI识别的模式和行为的偏差。
预测分析更适合需要特定参数的数据流，尤其是可以由数据科学家定义的分析参数。使用预测分析时，需要大量的历史数据才能使分析准确。分析模型将仔细研究过去的模式和趋势，作为分析模型的基础。
另一方面，大多数预测分析模型几乎可以立即使用。一旦处理了历史数据并设置了分析参数，就可以使用分析模型来相应地处理新数据流。唯一的挑战在于预测分析模型无法适应数据流的变化。
机器学习需要更长的过程才能执行分析。毕竟，等式的人工智能部分需要了解不同的数据流，以及如何以准确可靠的方式处理新数据之前，如何最好地识别其中的模式。学习过程是机器学习和预测分析之间最大的区别。
如您所见，这两种方法在某些方面有所不同，而在另一些方面则非常相似。可以肯定地说，预测分析可以用作机器学习过程的一部分，但是并非所有的预测分析都可以归类为机器学习。