اشرح بضع كلمات كيف تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الإحصاءات) مختلف عن التعلم الآلي؟
فَرْق 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 المشاركة. مثلًا، الكشف عن طبيعة الوظائف الأساسية أو الأنواع المحددة من التبعيات التفاعلية والمتعددة المتغيرات بين المتغيرات ليست الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بَدَلاً مِنْ ذلك، التركيز على انتاج حل يُمْكِنُ انْتِشَاء تَنبؤات مفيدة. التعلم الآلي يقبل من بين الاخرى نهج من نوع "الصندوق الاسود" لاستكشاف البيانات او اكتشاف المعرفة ويستخدم ليس فقط تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية، ولكن ايضا تقنيات مثل الشبكات العصبية التي يمكن ان تولد تنبؤات صالحة لكنها غير قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتداخلة بين المتغيرات التي تستند عليها التنبؤات.