Maschinelles Lernen vs. statistisches Lernen: Vergleich der Grundprinzipien
Sie erfahren die entscheidenden Unterschiede zwischen Maschinelles lernen und statistisches Lernen.
Erfolgsfaktoren
- Maschinelles Lernen hat seinen Ursprung in der Informatik und künstlichen Intelligenz, während statistisches Lernen seinen Ursprung in der Statistik hat.
- Maschinelles Lernen konzentriert sich auf das Algorithmendesign für datenbasierte Entscheidungsfindung ohne explizite Programmierung.
- Statistisches Lernen konzentriert sich auf die Erstellung mathematischer Modelle zum Verstehen und Interpretieren von Daten.
- Statistische Lernmodelle sind besser interpretierbar und verwenden oft einfachere, lineare Modelle.
- Beim maschinellen Lernen stehen die Optimierung der Vorhersageleistung und der Recheneffizienz im Vordergrund.
Maschinelles Lernen und statistisches Lernen sind sich überschneidende, aber unterschiedliche Bereiche im weiteren Bereich der Datenwissenschaft.
Bei beiden geht es darum, mithilfe von Algorithmen Modelle aus Daten zu erstellen, mit dem ultimativen Ziel, Vorhersagen zu treffen, Schlussfolgerungen zu ziehen oder Muster zu identifizieren.
Sie unterscheiden sich jedoch in ihren Schwerpunkten und Methoden.
Definition für: Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die es Computersystemen ermöglicht, ohne explizite Programmierung automatisch aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, indem sie Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Definition für: Statistisches Lernen
Statistisches Lernen (SL) ist ein Zweig der Statistik, der sich auf den Aufbau mathematischer Modelle zur Analyse und Interpretation von Daten konzentriert, wobei der Schwerpunkt auf dem Verständnis zugrunde liegender Muster, Strukturen und Unsicherheit während Sie mithilfe formaler statistischer Methoden Schlussfolgerungen und Vorhersagen treffen.
Ursprünge und Perspektiven
ML hat seine Wurzeln in der Informatik und künstlichen Intelligenz.
Der Schwerpunkt liegt auf dem Entwurf von Algorithmen, die aus Daten lernen und datenbasierte Entscheidungen treffen, ohne explizit programmiert zu werden.
ML-Techniken konzentrieren sich mehr auf die Optimierung der Leistung und legen in der Regel großen Wert auf große Datensätze und Recheneffizienz.
SL hingegen stammt aus der Statistik.
Im Mittelpunkt steht die Erstellung mathematischer Modelle zum Verstehen und Interpretieren von Daten, wobei der Schwerpunkt häufig auf dem Verständnis der zugrunde liegenden Struktur und Unsicherheit der Daten liegt.
SL-Techniken legen größeren Wert auf die Interpretierbarkeit des Modells und schlussfolgernde Aspekte.
Terminologie und Methodik
ML-Praktiker verwenden oft eine andere Terminologie als Statistiker.
Wir sprechen zum Beispiel über „Trainings“- und „Test“-Datensätze in ML.
Im Gegensatz dazu können in SL die Begriffe „Schätzung“ und „Validierung“ von Datensätzen verwendet werden.
ML-Methoden sind eher algorithmisch und iterativ, während SL-Techniken auf formalen statistischen Methoden basieren.
Modellkomplexität
ML-Modelle können hochkomplex und nichtlinear sein und neuronale Netze und Deep-Learning-Techniken verwenden.
Dies kann zu einer verbesserten Vorhersageleistung führen, allerdings manchmal auf Kosten der Interpretierbarkeit.
Im Gegensatz dazu sind SL-Modelle besser interpretierbar und verwenden oft einfachere, lineare Modelle.
Modellbewertung
ML legt Wert auf Vorhersagegenauigkeit und Leistungsmetriken wie Präzision, Rückruf und F1-Score.
SL konzentriert sich mehr auf Modellannahmen, Hypothesentests und Konfidenzintervalle, um die statistische Signifikanz und Unsicherheit im Modell zu verstehen.
Regulierung
Beide Felder verwenden Regularisierungstechniken, um eine Überanpassung zu verhindern.
Dennoch stützt sich ML häufig auf rechenintensivere Methoden wie die Lasso- und Ridge-Regression oder Dropout für neuronale Netze.
SL kann Techniken wie Teilmengenauswahl, Dimensionsreduktion oder einfachere Modellstrukturen verwenden, um eine Überanpassung zu vermeiden.
| Aspekt | Maschinelles lernen | Statistisches Lernen |
|---|---|---|
| Origin | Informatik, Künstliche Intelligenz | Statistiken |
| Setzen Sie mit Achtsamkeit | Algorithmendesign, datengesteuerte Entscheidungen | Mathematische Modelle, Dateninterpretation |
| AGB | Trainings- und Testdatensätze | Schätzungs- und Validierungsdatensätze |
| Modellkomplexität | Kann hoch und nichtlinear sein (z. B. neuronale Netze) | Oft einfachere, lineare oder verallgemeinerte lineare Modelle |
| Modellinterpretierbarkeit | Kann variieren, ist möglicherweise weniger interpretierbar | Interpretierbarer, betont die Schlussfolgerung |
| Bewertungsmetriken | Vorhersagegenauigkeit, Präzision, Rückruf, F1 | Hypothesentests, p-Werte, Konfidenzintervalle |
| Regulierung | Lasso, Ridge-Regression, Dropout | Teilmengenauswahl, Dimensionsreduktion, Ridge-Regression |
| Berechnung | Kann rechenintensiv sein | Kann auch rechenintensiv sein, oft jedoch weniger |
| Skalierbarkeit | Gut geeignet für große Datensätze | Kann für die Verarbeitung großer Datenmengen angepasst werden, erfordert jedoch möglicherweise zusätzliche Methoden |
| Ziel | Optimierung der Vorhersageleistung | Datenstruktur und Unsicherheit verstehen und Schlussfolgerungen ziehen |
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen und statistisches Lernen darauf abzielen, aus Daten zu lernen, jedoch unterschiedliche Perspektiven, Methoden und Prioritäten haben.
ML konzentriert sich in der Regel mehr auf die Optimierung der Vorhersageleistung und der Recheneffizienz.
Gleichzeitig legt SL Wert auf Modellinterpretierbarkeit, statistische Schlussfolgerung und Unsicherheitsquantifizierung.
Beide Ansätze sind in der Datenwissenschaft wertvoll, und Praktiker verwenden oft eine Kombination von Techniken aus beiden Bereichen, um reale Probleme anzugehen.
