شرح بكلمات قليلة كيف بتختلف تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (بالإحصاء) عن التعلم الآلي؟
اختلاف عام مهم في التركيز والغرض بين التعلم الآلي وتحليل البيانات الاستكشافي التقليدي (EDA) هو إن التعلم الآلي موجه أكتر نحو التطبيقات بدل شرح الطبيعة الأساسية للظواهر الأساسية. التعلم الآلي أقل بيهتم بتحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. مثلاً، الكشف عن طبيعة الوظائف الأساسية أو أنواع محددة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات مش الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدلًا من كدا، التركيز على إنتاج حل يقدر ينشئ تنبؤات مفيدة. التعلم الآلي يقبل من بين غيره نهج من نوع "الصندوق الأسود" لاستكشاف البيانات أو اكتشاف المعرفة ويستعمل مش بس تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية، بل كمان تقنيات زي الشبكات العصبية اللي بتقدر تولد تنبؤات صالحة بس مش قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتبادلة بين المتغيرات اللي بتعتمد عليها التنبؤات.