چند الفاظ میں وضاحت کریں کہ روایتی ریسرچ ڈیٹا تجزیہ (اعداد و شمار میں) مشین لرننگ سے کس طرح مختلف ہے؟
-
مشین لرننگ اور روایتی Exploratory Data Analysis (EDA) کے درمیان فوکس اور مقصد میں ایک اہم عمومی فرق یہ ہے کہ مشین لرننگ بنیادی مظاہر کی بنیادی نوعیت کی وضاحت کرنے کے بجائے ایپلی کیشنز کی طرف زیادہ مرکوز ہے۔ مشین لرننگ کا تعلق متغیرات کے درمیان مخصوص تعلقات کی نشاندہی کرنے سے نسبتاً کم ہے۔ مثال کے طور پر، بنیادی افعال کی نوعیت یا متغیرات کے درمیان متعامل کی مخصوص قسموں کا پردہ فاش کرنا مشین لرننگ کا بنیادی مقصد نہیں ہے۔ اس کے بجائے، توجہ ایک ایسا حل تیار کرنے پر ہے جو مفید پیشن گوئیاں پیدا کر سکے۔ مشین لرننگ دوسروں کے درمیان ڈیٹا ایکسپلوریشن یا علم کی دریافت کے لیے ایک "بلیک باکس" قسم کے نقطہ نظر کو قبول کرتی ہے اور نہ صرف روایتی ایکسپلوریٹری ڈیٹا اینالیسس (EDA) تکنیک کا استعمال کرتی ہے، بلکہ نیورل نیٹ ورکس جیسی تکنیکوں کا بھی استعمال کرتی ہے جو درست پیشین گوئیاں تو پیدا کر سکتی ہیں لیکن شناخت کرنے کے قابل نہیں ہیں۔ متغیرات کے درمیان باہمی تعلق کی مخصوص نوعیت جس پر پیشین گوئیاں مبنی ہیں۔