기존의 탐색적 데이터 분석(통계학)이 머신 러닝과 어떻게 다른지 몇 마디로 설명해 주시겠습니까?
기계 학습과 기존의 탐색적 데이터 분석(EDA)의 초점과 목적에 있어 중요한 일반적인 차이점은 기계 학습이 기본 현상의 기본 특성을 설명하는 것보다 응용에 더 중점을 둔다는 것입니다. 머신 러닝은 관련 변수 간의 구체적인 관계를 파악하는 데 상대적으로 덜 신경을 씁니다. 예를 들어, 기본 함수의 특성이나 변수 간의 특정 유형의 대화형 다변수 종속성을 밝히는 것은 머신 러닝의 주요 목표가 아닙니다. 대신 유용한 예측을 생성할 수 있는 솔루션을 생성하는 데 중점을 둡니다. 머신 러닝은 데이터 탐색 또는 지식 발견에 대한 "블랙박스" 유형의 접근 방식을 채택하며, 기존의 탐색적 데이터 분석(EDA) 기법뿐만 아니라 유효한 예측을 생성할 수 있지만 예측의 기반이 되는 변수 간의 상호 관계의 특정 특성을 식별할 수 없는 신경망과 같은 기법도 사용합니다.
Explain in few words how traditional exploratory data analysis (in statistics) is different from machine learning?
An important general difference in the focus and purpose between machine learning and the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) is that machine learning is more oriented towards applications than explaining the basic nature of the underlying phenomena. Machine Learning is relatively less concerned with identifying the specific relations between the involved variables. For example, uncovering the nature of the underlying functions or the specific types of interactive, multivariate dependencies between variables are not the main goal of machine learning. Instead, the focus is on producing a solution that can generate useful predictions. Machine Learning accepts among others a "black box" type approach to data exploration or knowledge discovery and uses not only the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, but also such techniques as Neural Networks which can generate valid predictions but are not capable of identifying the specific nature of the interrelations between the variables on which the predictions are based.