التعلم الآلي مقابل النمذجة الإحصائية - Machine learning vs. statistical modeling

 Ø    التعلم الآلي مقابل النمذجة الإحصائية

تختلف الإحصاء والتعلم الآلي (ML) بشكل أساسي في أغراضها. يمكنك بناء نماذج ML للتنبؤ بالمستقبل من خلال إجراء تنبؤات دقيقة بدون برمجة صريحة، بينما يمكن للنماذج الإحصائية شرح العلاقة بين المتغيرات.

ومع ذلك، فإن بعض النماذج الإحصائية غير دقيقة بسبب عدم قدرتها على التقاط العلاقات المعقدة بين البيانات ، حتى لو كان بإمكانها التنبؤ. تنبؤات ML أكثر دقة، لكنها أيضا أكثر صعوبة في الفهم والشرح.

في النماذج الإحصائية، يتم تفسير النماذج الاحتمالية للبيانات والمتغيرات وتحديدها ، مثل تأثيرات متغيرات التنبؤ. يحدد النموذج الإحصائي حجم وأهمية العلاقات بين المتغيرات وحجمها. النماذج القائمة على التعلم الآلي أكثر تجريبية.

Ø     أسباب تعلم النمذجة الإحصائية
 على الرغم من أن علماء البيانات مسؤولون عادة عن تطوير الخوارزميات والنماذج،فقد يستخدم المحللون أيضا النماذج الإحصائية في عملهم من وقت لآخر. نتيجة لذلك، يجب على المحللين الذين يسعون إلى التفوق اكتساب فهم قوي للعوامل التي تساهم في نجاح هذه النماذج. تستفيد الشركات والمؤسسات من النمذجة الإحصائية لإجراء تنبؤات تستند إلى البيانات لمواكبة النمو الهائل للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض فوائد فهم النمذجة الإحصائية:

·        اختيار النماذج التي تلبي احتياجاتك

يحتاج محلل البيانات إلى فهم شامل لجميع النماذج الإحصائية المتاحة. يجب عليك تحديد النموذج الأكثر ملاءمة لبياناتك والنموذج الذي يعالج السؤال المطروح بشكل أفضل.

·        تحسين إعداد البيانات للتحليل

 نادراً ما تكون البيانات الأولية جاهزة للتحليل. يجب أن تكون البيانات نظيفة قبل إجراء بحث دقيق وقابل للتطبيق. تتضمن عملية التنظيف عادة تنظيم المعلومات التي تم جمعها وإزالة "البيانات السيئة أو غير المكتملة" من العينة. لبناء نموذج إحصائي جيد ، تحتاج إلى استكشاف البيانات وفهمها. إذا لم تكن البيانات جيدة بما فيه الكفاية ، فلا يمكنك استخلاص أي استنتاجات ذات معنى. ستمكنك معرفة كيفية عمل النماذج الإحصائية المختلفة وكيفية الاستفادة من البيانات من تحديد البيانات الأكثر صلة بالأسئلة التي تحاول الإجابة عليها.

·        تعزيز مهارات الاتصال

 تطلب معظم المؤسسات من محللي البيانات تقديم نتائجهم إلى جمهورين مختلفين. أولا ، لا يهتم فريق العمل بتفاصيل تحليلك ولكنه يريد معرفة الاستنتاجات الرئيسية. هناك مجموعة ثانية من الأشخاص غالبا ما يهتمون بالتفاصيل الدقيقة. غالبا ما يطلب هؤلاء الأشخاص ملخصا لنتائجك العامة وشرحا لكيفية وصولك إليها. يمكن أن يساعدك فهم النمذجة الإحصائية على التواصل بفعالية مع كلا الجمهور. ستقوم بإنشاء تصورات أفضل للبيانات ومشاركة الأفكار المعقدة مع غير المحللين. ستقوم بإنشاء وشرح تلك التفاصيل الأكثر دقة عند الضرورة مع فهم أعمق لكيفية عمل هذه النماذج على الواجهة الخلفية.

 اقرأ أيضاً :  ما هي النمذجة الإحصائية؟

Ø    فرص العمل

 ستجد أن مهارات تحليل البيانات الإحصائية تتطلب وظائف في علوم البيانات تتضمن التعلم الآلي. قد يطلبون منك حل بعض المشكلات الإحصائية النموذجية أثناء المقابلة. مع خلفية مناسبة في الإحصاء والرياضيات ، من الممكن تحسين نماذج الانحدار الخطي وفهم كيفية حساب أشجار القرار للشوائب في كل عقدة. هذه بعض أهم الأسباب التي تجعل التعلم الآلي يحتاج إلى الإحصاء. يمكن أن يساعدك أخذ دورات عبر الإنترنت حول الإحصاء على البدء.

Ø    طرق لتعلم النمذجة الإحصائية

 يمكنك استخدام خبرتك السابقة في الإحصاء والاحتمالات كنقطة انطلاق لرحلتك إلى النمذجة الإحصائية إذا كان لديك خلفية في هذه المجالات. تعلم أساسيات تحليل الانحدار والأدوات ذات الصلة ، وكن مرتاحا لتفسير نتائج التحليل. 

هذا المقال هو ترجمة لجزء من مقال على موقع كورسيرا بعنوان :

What Is Statistical Modeling?