Explique em poucas palavras como a análise exploratória de dados tradicional (em estatística) é diferente do aprendizado de máquina?
Uma diferença geral importante no foco e propósito entre o aprendizado de máquina e a análise exploratória de dados (EDA) tradicional é que o aprendizado de máquina é mais orientado para aplicações do que explicar a natureza básica dos fenômenos subjacentes. O aprendizado de máquina é relativamente menos preocupado em identificar as relações específicas entre as variáveis envolvidas. Por exemplo, descobrir a natureza das funções subjacentes ou os tipos específicos de dependências interativas e multivariadas entre variáveis não são o objetivo principal do aprendizado de máquina. Em vez disso, o foco é produzir uma solução que possa gerar previsões úteis. O aprendizado de máquina aceita, entre outras, uma abordagem de tipo "caixa preta" para a exploração de dados ou descoberta de conhecimento e usa não apenas as técnicas tradicionais de análise exploratória de dados (EDA), mas também técnicas como redes neurais que podem gerar previsões válidas, mas não são capazes de identificar a natureza específica das inter-relações entre as variáveis nas quais as previsões são baseadas.