شرح في بضع كلمات كيفية تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الإحصاء) يختلف عن التعلم الآلي؟
الفرق العام المهم في التركيز والغرض بين التعلم الآلي وتحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (EDA) هو أن التعلم الآلي أكثر توجها نحو التطبيقات من شرح الطبيعة الأساسية للظواهر الأساسية. يهتم التعلم الآلي بشكل أقل نسبيًا بتحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. على سبيل المثال، كشف طبيعة الوظائف الأساسية أو أنواع معينة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات ليست الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدلاً من ذلك، يركز التركيز على إنتاج حل يمكن أن يولد توقعات مفيدة. يتقبل التعلم الآلي من بين أمور أخرى نهجًا من نوع "الصندوق الأسود" لاستكشاف البيانات أو اكتشاف المعرفة ويستخدم ليس فقط تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (EDA) ، ولكن أيضًا تقنيات مثل الشبكات العصبية التي يمكن أن تولد تنبؤات صالحة ولكنها غير قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتبادلة بين المتغيرات التي تستند إليها التنبؤات.