机器学习与预测分析的区别

认知学习的应用比以往更为普遍。通常意义上讲，认知学习与认知计算就是涉及AI技术与信号处理的操作过程或技术平台。

AI是刺激商业发展的一颗新星，取代了以往的资本和劳动力的投入。它同样可以发挥潜力，产生新生势力，通过改变人们的工作方式、提升人的角色地位来促进商业的发展。并且越来越多的领域也正为AI所折服，因为它可以很好地处理数据、寻找数据模式并以惊人的速度学习识别各种行为。

任何AI中的基础学习过程——机器学习，都体现着机器在数据流中穿梭识别模式与逻辑系统的能力。这一过程可以通过辅助或非辅助计算来完成，当然大多数场合下会优先采用后者。

其实一台机器的学习能力与预测分析能力是大同小异的，在讨论辅助性机器学习(数据流中有预先设定好的数据模式)的同时，也就是在讨论预测分析的另一种形式。

那两者的区别到底是什么呢?相似点又是什么?两个术语能互相交换吗?

基本操作VS预测分析

上文也提到过，机器学习就是计算机自主积累知识来学习并模仿人类行为的一项科学技术。机器通过观察并与真实世界建立联系来获取数据与信息，以辅助性和非辅助性的方式对数据流进行处理。

辅助机器学习会运行提前设定好的模式，调用库中的行为以及人为输入的数据，以便机器更精准地学习。而非辅助性机器学习则完全依赖于机器去识别这些模式，然后在数据流中分辨各种行为。

预测分析在许多方面都与辅助性机器学习相似，这就是为什么AI领域的专家一直将预测分析视为机器学习的分支。换句话说，不是所有的预测分析和预测分析模型都可以归类为机器学习。

因为预测分析会使用历史数据做描述性分析。该过程会基于历史数据，采用之前预测分析过程中已设定的参数，计算分析额外的数据流。大多数情况下分析依据的规则和模式都会保持一致。所以跟机器学习相比，预测分析偏静态，且适应性较低。

（编辑：广元站长网）

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