شرح في كلمات قليلة كيف تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الإحصاءات) مختلف عن التعلم الآلي؟
الفرق العام المهم في التركيز والغرض بين التعلم الآلي وتحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (EDA) هو إن التعلم الآلي بيوجه أكتر نحو التطبيقات بدل شرح الطبيعة الأساسية للظواهر الأساسية. بيهتم التعلم الآلي بشكل أقل نسبي بتحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. على سبيل المثال، اكتشاف طبيعة الوظائف الأساسية أو أنواع معينة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات مش الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدل كده، التركيز على إنتاج حل ممكن يولد تنبؤات مفيدة. بتقبل التعلم الآلي من بين غيرها نهج من نوع "الصندوق الأسود" لاستكشاف البيانات أو اكتشاف المعرفة وتستخدم مش بس تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية، بس بردو تقنيات زي الشبكات العصبية اللي ممكن تولد تنبؤات صالحة بس مش قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتبادلة بين المتغيرات اللي بتعتمد عليها التنبؤات.