Prädiktive Analytik vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Machine Learning und Predictive Analytics gehen ein Problem unterschiedlich an. Letztlich wird Predictive Analytics wahrscheinlich zu einer Anwendung des maschinellen Lernens werden.

Es ist ähnlich wie die Durstigen und die Gestillten in dasselbe Glas Wasser. Maschinelles Lernen ist anpassungsfähiger, neuer und hat größere Freiheitsgrade, sodass es sich leisten kann, flexibler an ein Problem heranzugehen. Prädiktive Analytik gibt es schon länger und ist prozeduraler in ihrer Anwendung.

Es gibt kein Problem, das predictive Analytics lösen kann, das maschinelles Lernen nicht kann. Aber predictive Analytics hat immer eine Zielgruppe, während maschinelles Lernen das nicht tut. Lassen Sie uns das untersuchen.

Maschinelles Lernen

Was ist prädiktive Analyse?

Sowohl maschinelles Lernen als auch prädiktive Analytik werden verwendet, um Vorhersagen auf Basis eines Datensatzes über die Zukunft zu treffen. Prädiktive Analytik verwendet prädiktive Modellierung, die auch maschinelles Lernen einschließen kann. Prädiktive Analytik hat einen sehr spezifischen Zweck: historische Daten zu nutzen, um die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ergebnisses vorherzusagen.

Im Kern ist Analytik jeglicher Art einfach angewandte Mathematik – manchmal auch Data Science genannt.

Wer nutzt prädiktive Analysen?

Die Zielgruppe der Predictive Analytics besteht meist aus Menschen, was der Arbeit eine zusätzliche Ebene der notwendigen Kommunikation und Interpretierbarkeit verleiht. Die Leute fragen: "Wie werden die Verkäufe im zweiten Quartal aussehen?" Predictive Analytics beantwortet die Frage mit einem gewissen Maß an Zuversicht.

Für Predictive Analysts ist maschinelles Lernen eine Erweiterung ihrer Praxis, ein weiteres Werkzeug in ihrem Werkzeugkasten, das ihnen hilft, ihre Arbeit besser zu machen. Mit ML können Predictive Analysten:

• Geben Sie mit Zuversicht Antworten auf komplexere Probleme.
• Bieten Sie Echtzeit-Antworten auf Fragen an, die sich über die Zeit hinweg mit ständig ändernden Daten fortsetzen.
• Erforsche völlig neue Arten von Problemen.

Anwendungsfälle

Prädiktive Analytik wird üblicherweise auf numerischen Daten durchgeführt. Prädiktive Analytik wird verwendet, um Folgendes herauszufinden:

• Wenn ein Sensor versagen könnte
• Wann sollte man eine Aktie handeln
• Die Erfolgschance einer Marketingkampagne
• Mitarbeiterstimmung

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann prädiktive Analysen die Durchführung ihrer Sentiment-Analysen erweitern, um zu sehen, wie zufrieden Kunden und Mitarbeiter sind.

Maschinelles Lernen unterscheidet sich von prädiktiver Analyse. Maschinelles Lernen hat weniger mit Reporting zu tun als mit der Modellierung selbst.

Maschinelles Lernen ist das erstklassige Werkzeug zur Durchführung statistischer Analysen. Dank seiner Lernfunktion kann es die Parameter seiner Modelle genau so feinjustieren, dass sie zu den Daten passen. Dies könnte viel Arbeit erfordern, wenn es von Hand durchgeführt wird, wobei fortschrittliche heteroskedastische Methoden und andere statistische Werkzeuge verwendet werden, um verschiedene Datenpunkte auszuschließen und die Parameter ihrer Modelle zu feinjustieren.

Maschinelles Lernen hat Algorithmen und Rechenressourcen genutzt, um eine Fülle an Rechenleistungen zu bieten, ohne viel Zeit mit der feinen Durchforstung der Modellgewichte aufzuwenden. Das ist zum Teil das Gute und das Schlechte des Machine-Learning-Modells. Die Knoten des Modells definieren sich selbst, sodass ein typischer Statistiker sie nicht durchsuchen muss. Aber es wird auch als Black Box bezeichnet, weil Statistiker die Knoten nicht durchsuchen und feststellen können, was sie bedeuten.

Maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das von vielen Unternehmen für viele verschiedene Anwendungsarten verwendet wird. Unternehmen wie Microsoft, Amazon, Google und viele andere bieten maschinelles Lernen als Service (MLaaS) an, bei dem Daten an die API übermittelt und ein Modell zurückgegeben werden kann. Diese Unternehmen bieten außerdem Ressourcen und sogar Anleitungen zum Einsatz von maschinellem Lernen in Ihrer Anwendung an, zusätzlich zu ihren Ressourcen.

Wer nutzt maschinelles Lernen?

Wenn man darauf achtet, spricht im maschinellen Lernen nichts über ein Publikum. Maschinelles Lernen möchte interpretierbar sein. Tatsächlich sind jedoch nur gute Modelle interpretierbar. Aber im Gegensatz zur prädiktiven Analyse müssen maschinelle Lernalgorithmen die wichtigsten Fragen eines Unternehmens nicht beantworten. Sie können es, aber es ist keine Voraussetzung für maschinelles Lernen.

Wann sollte man welchen verwenden?

Maschinelles Lernen ist wie Analysis oder Physik: Es ist ein Werkzeug, das verwendet werden muss. Prädiktive Analytik ist eine Rolle, die sich mit Werkzeugen ausstattet, um ihre Aufgabe zu erfüllen – maschinelles Lernen ist eines dieser Werkzeuge.

Maschinelles Lernen muss die Fragen der Menschen nicht beantworten. Ihre Anwendungen können zum Spaß erstellt werden, indem sie lebensechte Bilder und scheinbar echte Blogbeiträge erzeugen. Prädiktive Analytik hat meist einen Anwendungsfall im Kopf, wie z. B. Geschäftsprognosen und Mitarbeiterzufriedenheitsumfragen.

Zusätzliche Ressourcen

Mehr zu diesem Thema finden Sie in diesen Ressourcen:

• BMC Machine Learning & Big Data Blog
• Maschinelles Lernen, Data Science, Künstliche Intelligenz, Deep Learning und Statistik
• Die Rolle der Predictive Analytics im Cloud-Betrieb
• Top-Frameworks für maschinelles Lernen im Jahr 2020
• Maschinelles Lernen mit TensorFlow & Keras, einem mehrteiligen Leitfaden
• Apache Spark Leitfaden zum maschinellen Lernen

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.