شرح ف بضعة كلمات كيفاش تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (في الإحصاءات) تختلف عن التعلم الآلي؟
وهناك فرق عام مهم في التركيز والغرض بين التعلم الآلي وتحليل البيانات الاستكشافية التقليدية (EDA) هو أن التعلم الآلي موجه أكثر نحو التطبيقات بدلاً من شرح الطبيعة الأساسية للظواهر الأساسية. يقلل التعلم الآلي نسبيًا عن تحديد العلاقات المحددة بين المتغيرات المعنية. على سبيل المثال، لا يعد اكتشاف طبيعة الوظائف الأساسية أو الأنواع المحددة من التبعيات التفاعلية متعددة المتغيرات بين المتغيرات الهدف الرئيسي للتعلم الآلي. بدلًا من ذلك، التركيز على إنتاج حل يقدر على توليد تنبؤات مفيدة. ويقبل التعلم الآلي من بين أمور أخرى نهج من نوع "الصندوق الأسود" لاستكشاف البيانات أو اكتشاف المعرفة ويستخدم ليس فقط تقنيات تحليل البيانات الاستكشافية التقليدية، ولكن أيضًا تقنيات مثل الشبكات العصبية التي يمكن أن تولد تنبؤات صالحة ولكنها غير قادرة على تحديد الطبيعة المحددة للعلاقات المتبادلة بين المتغيرات التي تستند عليها التنبؤات.