Erkläre in wenigen Worten, wie sich die traditionelle explorative Datenanalyse (in der Statistik) vom maschinellen Lernen unterscheidet?
Explain in few words how traditional exploratory data analysis (in statistics) is different from machine learning?
An important general difference in the focus and purpose between machine learning and the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) is that machine learning is more oriented towards applications than explaining the basic nature of the underlying phenomena. Machine Learning is relatively less concerned with identifying the specific relations between the involved variables. For example, uncovering the nature of the underlying functions or the specific types of interactive, multivariate dependencies between variables are not the main goal of machine learning. Instead, the focus is on producing a solution that can generate useful predictions. Machine Learning accepts among others a "black box" type approach to data exploration or knowledge discovery and uses not only the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, but also such techniques as Neural Networks which can generate valid predictions but are not capable of identifying the specific nature of the interrelations between the variables on which the predictions are based.
Ein wichtiger allgemeiner Unterschied im Fokus und Zweck zwischen maschinellem Lernen und der traditionellen explorativen Datenanalyse (EDA) ist, dass maschinelles Lernen mehr auf Anwendungen ausgerichtet ist als auf die Erklärung der grundlegenden Natur der zugrunde liegenden Phänomene. Beim maschinellen Lernen geht es relativ wenig darum, die spezifischen Beziehungen zwischen den beteiligten Variablen zu ermitteln. So ist es zum Beispiel nicht das Hauptziel des maschinellen Lernens, die Art der zugrunde liegenden Funktionen oder die spezifischen Arten von interaktiven, multivariaten Abhängigkeiten zwischen Variablen aufzudecken. Stattdessen liegt der Schwerpunkt darauf, eine Lösung zu finden, die nützliche Vorhersagen ermöglicht. Maschinelles Lernen akzeptiert unter anderem einen "Blackbox"-Ansatz zur Datenexploration oder Wissensentdeckung und verwendet nicht nur die traditionellen Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA), sondern auch Techniken wie neuronale Netze, die zwar gültige Vorhersagen erstellen können, aber nicht in der Lage sind, die spezifische Art der Wechselbeziehungen zwischen den Variablen, auf denen die Vorhersagen basieren, zu erkennen.
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