सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग के बीच अंतर को पहचानें।
सांख्यिकीय मॉडलिंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग बाहरी पदार्थ, सामग्री, और दृष्टिकोण के आधार पर संख्याओं की एक समूह की वर्णन करने के लिए किया जाता है। इस विधि में, हम संख्याओं, रूप, गिनती, सुविधा, और अन्य स्वाभाविक विशेषताओं के बारे में बात करते हैं। सांख्यिकीय मॉडलिंग का उद्देश्य संभवतः बाहरी वस्तुओं के बीच तालमेल स्थापित करने के लिए होता है।

मशीन लर्निंग एक अन्य तकनीक है जो मशीन को दिए गए डेटा से सीखने देती है। इस तकनीक के साथ, एक मॉडल (एक जानकारी संग्रहक) डेटा को उपयोग करके अपना स्वयं का अध्ययन करता है। सफल एल्गोरिदम के माध्यम से मशीन अपने आप में संग्रहीत डेटा के सार को समझते हुए उनमें कुछ भी सीख सकती हैं जो उसे बता सकता हैं आने वाले 'नए' डेटा पर कैसे व्यवहार करना होगा।

अंतर: सांख्यिकीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग दोनों अलग-अलग तकनीक हैं और इन दोनों के उपयोग भी अलग-अलग स्थानों पर किए जाते हैं। सांख्यिकीय मॉडलिंग उन्हें जोड़ने के लिए संख्याओं का उपयोग करता है, जहांके मशीन लर्निंग डेटा को सीधे इस्तेमाल करता है। दोनों तकनीकों को आमतौर पर अलग-अलग शास्त्रों के साथ अध्ययन किया जाता है, हालांकि दोनों के अन्तिम नतीजे को समझने के लिए अपने अंतिम अंदाज की जांच की आवश्यकता होती है।