اشرح في كلمات قليله كيف ان تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الاحصاءات) مختلف عن التعلم الآلي؟
فرق عام مهم في التركيز والغرض بين التعلم الآلي وتحليل البيانات الاستكشافي التقليدي (EDA) هو أن التعلم الآلي موجه أكثر نحو التطبيقات من شرح الطبيعة الأساسية للظواهر الأساسية. التعلم الآلي أقل اهتماما نسبيا بتحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. مثلاً، كشف طبيعة الوظائف الأساسية أو الأنواع المحددة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات ليس الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدلًا من ذلك، التركيز على إنتاج حل يقدر على توليد تنبؤات مفيدة. التعلم الآلي يقبل من بين أمور أخرى نهج من نوع "الصندوق الأسود" لاستكشاف البيانات أو اكتشاف المعرفة ويستخدم ليس فقط تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية، ولكن أيضا 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.