شرح في شوية كلمات كيفاش تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الإحصاءات) تختلف عن التعلم الآلي؟
فرق عام مهم في التركيز والغرض بين التعلم الآلي وتحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (EDA) هو أن التعلم الآلي أكثر توجيه نحو التطبيقات من شرح الطبيعة الأساسية للظواهر الأساسية. التعلم الآلي أقل اهتمام بتحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. مثلًا، الكشف عن طبيعة الوظائف الأساسية أو أنواع محددة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات ما هيش الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدل كده، التركيز على إنتاج حل يقدر يخلق تنبؤات مفيدة. التعلم الآلي يقبل بين غيرهم نهج من نوع "الصندوق الأسود" لاستكشاف البيانات أو اكتشاف المعرفة ويستعمل ليس فقط التقنيات التقليدية لتحليل البيانات الاستكشافية (EDA) ، ولكن أيضًا تقنيات مثل الشبكات العصبية التي يمكنها توليد تنبؤات صالحة ولكن ليست قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتبادلة بين المتغيرات التي تستند إليها التنبؤات.