ポイント: 予測分析は歴史的データを使用して特定の結果を予測し、機械学習は柔軟な統計モデリングを提供します。それぞれのアプローチは異なる目的を持ち、予測分析は特定の質問に焦点を当て、機械学習は適応可能な解決策を提供します。
- 予測分析は歴史的データを使用して特定の結果をターゲットにします。
- 機械学習は直接の聴衆なしに統計モデリングのための多目的ツールとして機能します。
機械学習と予測分析は問題に対して異なるアプローチを取ります。最終的には、予測分析は機械学習の一つのアプリケーションとして統合される可能性があります。
水を求める者とそれを満たされた者が同じグラスに来るのと似ています。機械学習は適応性が高く、新しく、自由度が大きいため、問題に対してより柔軟にアプローチできます。予測分析は長い間存在し、使用する際には手続き的です。
機械学習が解決できない問題はなく、予測分析が解決できない問題もありません。しかし、予測分析には常に意図された聴衆が存在しますが、機械学習にはそれがありません。探求してみましょう。
機械学習
予測分析とは何ですか？
機械学習と予測分析の両方は、未来に関するデータセットに基づいて予測を行うために使用されます。予測分析は、機械学習を含む可能性がある予測モデリングを使用します。予測分析には非常に特定の目的があります: 歴史的データを使用して、未来の結果の可能性を予測することです。
最も基本的には、あらゆる種類の分析は単に応用数学です—時にはデータサイエンスとして知られています。
予測分析を使用するのは誰ですか？
予測分析の聴衆は人々であり、コミュニケーションの必要なレベルを追加します。人々は「Q2の売上はどうなるのか？」と尋ねます。予測分析は、その質問に対してある程度の自信を持って答えます。
予測分析者にとって、機械学習は彼らの実践の延長であり、彼らの仕事をより良くするためのもう一つのツールです。MLを使用することで、予測分析者は:
- より複雑な問題に自信を持って回答を提供することができます。
- 時間が経つにつれて変化するデータに対して、リアルタイムの回答を提供することができます。
- 全く新しい種類の問題を探求することができます。
使用例
予測分析は通常、数値データで実施されます。予測分析は以下を特定するために使用されます:
- センサーが失敗する可能性
- 株を取引するタイミング
- マーケティングキャンペーンの成功の可能性
- 従業員の感情
機械学習を使用することで、予測分析は顧客や従業員の満足度を分析する方法を拡張できます。
機械学習は予測分析とは異なります。機械学習は報告することよりもモデリング自体に関連しています。
機械学習は統計分析を実施するための最上級のツールです。その学習機能により、データにちょうど合うようにモデルのパラメータを微調整できます。これは手作業で行うと、多くの作業が必要で、さまざまなデータポイントを除外してモデルのパラメータを微調整するために高度な異方性手法や統計の他のツールを使用します。
機械学習はアルゴリズムとコンピュートリソースを使用して、モデルの重みを詳細に調べるために多くの時間を費やす必要のない計算の豊富さを提供します。その部分は、機械学習モデルの良い点と悪い点です。モデルのノードは自分自身を定義するため、典型的な統計学者はそれらを調べる必要がありません。しかし、それはまたブラックボックスとも呼ばれ、統計学者はノードを調べてその意味を特定できません。
機械学習は、多くの異なる種類のアプリケーションに使用されるツールです。Microsoft、Amazon、Googleなどの企業は、MLaaS（機械学習サービス）を提供し、データをAPIに提出し、モデルが返されるという形で提供します。これらの企業はまた、自社のリソースに沿った機械学習の使用方法に関するリソースや指導も提供しています。
機械学習を使用するのは誰ですか？
機械学習には聴衆についての記述がありません。機械学習は解釈可能であることを望んでいます。実際には、良いモデルだけが解釈可能です。しかし、予測分析とは異なり、機械学習アルゴリズムは企業の主要な質問に答える必要がありません。それは可能ですが、機械学習の要件ではありません。
どのような場合にどちらを使用するか？
機械学習は微積分や物理学のようなもので、使用するためのツールです。予測分析は役割を果たし、その役割を達成するためのツールを備えています—機械学習はそのツールの一つです。
機械学習は人々の質問に答える必要はありません。彼らのアプリケーションは楽しみのために作成されることがあり、生き生きとした画像や実際のブログ投稿を生成します。予測分析は、ビジネスの財務予測や従業員の満足度調査のような使用例を念頭に置く傾向があります。
追加リソース
このトピックに関する詳細は、以下のリソースをご覧ください:
これらの投稿は私自身の意見であり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも代表するものではありません。