සම්ප්‍රදායික ගවේෂණාත්මක දත්ත විශ්ලේෂණය (සංඛ්‍යාලේඛනවල) යන්ත්‍ර ඉගෙනීමට වඩා වෙනස් වන්නේ කෙසේදැයි වචන කිහිපයකින් පැහැදිලි කරන්න?
යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ සම්ප්‍රදායික ගවේෂණ දත්ත විශ්ලේෂණය (EDA) අතර අවධානය සහ අරමුණෙහි වැදගත් පොදු වෙනසක් නම් යටින් පවතින සංසිද්ධිවල මූලික ස්වභාවය පැහැදිලි කිරීමට වඩා යන්ත්‍ර ඉගෙනීම යෙදුම් දෙසට නැඹුරු වීමයි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සම්බන්ධ විචල්‍යයන් අතර නිශ්චිත සම්බන්ධතා හඳුනා ගැනීම සම්බන්ධයෙන් සාපේක්ෂව අඩු සැලකිල්ලක් දක්වයි. උදාහරණයක් ලෙස, යටින් පවතින ශ්‍රිතවල ස්වභාවය හෝ විචල්‍ය අතර අන්තර්ක්‍රියාකාරී, බහුවිචල්‍ය පරායත්තතා වල ස්වභාවය අනාවරණය කිරීම යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ප්‍රධාන ඉලක්කය නොවේ. ඒ වෙනුවට, ප්‍රයෝජනවත් අනාවැකි ජනනය කළ හැකි විසඳුමක් නිෂ්පාදනය කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කෙරේ. Machine Learning දත්ත ගවේෂණ හෝ දැනුම සොයා ගැනීම සඳහා "කළු පෙට්ටි" ආකාරයේ ප්‍රවේශයක් පිළිගන්නා අතර සාම්ප්‍රදායික ගවේෂණ දත්ත විශ්ලේෂණ (EDA) ශිල්පීය ක්‍රම පමණක් නොව, වලංගු අනාවැකි ජනනය කළ හැකි නමුත් හඳුනා ගැනීමට හැකියාවක් නැති ස්නායුක ජාල වැනි ශිල්පීය ක්‍රම ද භාවිතා කරයි. අනාවැකි පදනම් වී ඇති විචල්‍යයන් අතර අන්තර් සම්බන්ධතා වල නිශ්චිත ස්වභාවය.