شرح بكلمات قليلة كيف تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الإحصاءات) مختلف عن التعلم الآلي؟
اختلاف 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 اهتمامًا نسبيًا بتحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. على سبيل المثال، اكتشاف طبيعة الوظائف الأساسية أو الأنواع المحددة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات مش الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدلًا من كده، التركيز على إنتاج حل يقدر يولد تنبؤات مفيدة. التعلم الآلي يقبل بين غيره منهج 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 ولكن غير قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتبادلة بين المتغيرات التي تستند عليها التنبؤات.