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QUAL A DIFERENÇA ENTRE ESTATÍSTICA VS MACHINE LEARNING?

Tempo de Leitura: 2 minutos

 

            Quem está envolvido no meio industrial sabe que é bastante comum bater aquela pontinha de dúvida sobre qual a diferença entre Estatística e Machine Learning, certo? Pois bem.

            Para acabar de vez com essas dúvidas, reunimos algumas informações importantes para você ficar por dentro dos conceitos e também da forma com que eles se aplicam na área da indústria.  Ficou curioso? Então confira:

Para começar indo direto ao ponto, de um modo bem simples:

  • Machine Learning está relacionado a previsões, aprendizado com e sem supervisão, etc. Está ligado também à inteligência artificial e construção de sistemas, sendo um campo considerado relativamente novo na área da computação.

Enquanto:

  • A Estatística é entendida como um subcampo da matemática e faz referência às amostras, hipóteses, etc.

            É claro que muitos e muitos outros conceitos vêm à tona quando se toca nesse assunto. Data Mining, Data Science, Big Data,…Ufa! Muita informação, não é mesmo? Com certeza vamos explicar tudo isso com mais detalhes em próximos posts. Mas, de início, para simplificar, basta entender que todas essas palavras se relacionam à coleta de dados e são terminologias que se sobrepõem no ambiente industrial, embora muitas vezes pareçam até mesmo um pouco similares e repetitivas.

Estatística

            Por agora, é importante destacar que quando falamos em Estatística, por exemplo, é impossível não levar em conta todo o viés matemático implícito neste termo. O significado está muito relacionado a considerações, hipóteses e suposições.

Machine Learning

        Por outro lado, o Machine Learning tem uma relação mais direta com a ciência da computação e a inteligência artificial, ou seja, com análises e previsões que incluem grande complexidade, estruturas abstratas de dados, entre outras coisas. Além disso, se refere a um grande conjunto de técnicas que visam construir sistemas cujo comportamento seja definido com base em dados existentes.

            De início, pode parecer que são coisas completamente diferentes, mas não. Na verdade, as duas apresentam diretrizes bastante parecidas, porém um pouquinho distintas nos conceitos praticados. Veja:

Comparativo:

Estatística Machine Learning
Estimation Learning
Classifier Hypothesis
Data Point Example/ Instance
Regression Supervised Learning
Classification Supervised Learning
Covariate Feature
Response Label

 

Ok, agora já ficou um pouco mais claro, não é verdade? Mas vamos simplificar um pouco mais?

            A Estatística se preocupa, basicamente, com o comportamento dos dados, ou seja, com médias, desvio padrão, variância, co-variância, correlação, e inúmeras outras medidas. Enquanto o Machine Learning está principalmente preocupado em resolver problemas, o que implica em predições e reconhecimento de padrões.

            No português claro, o grande “x” da questão é que a Estatística utiliza os dados para tentar identificar padrões ou correlações. Por sua vez o Machine Learning utiliza os dados para aprender a fazer predições.

Conseguiu perceber a diferença? Ficou alguma dúvida?

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