今天，认知学习应用程序比以往任何时候都更加普遍。一般来说，认知学习和认知计算是涉及人工智能技术和信号处理的运行过程或技术平台。人工智能是一颗刺激商业发展的新星，取代了以往资本和劳动力的投入。它还可以通过改变人们的工作方式和提升他们的角色地位来释放潜力，产生新的力量，促进业务发展。越来越多的领域也被AI所吸引，它可以很好地处理数据，找到其中的模式，并以惊人的速度学习识别行为。任何人工智能的基本学习过程——机器学习——体现了机器识别数据流中的模式和逻辑系统的能力。这个过程可以通过辅助或非辅助计算来完成，尽管在大多数情况下后者是首选。事实上，机器的学习能力类似于预测分析的能力。在讨论辅助机器学习（数据流中存在预先设定的数据模式）时，我们正在讨论另一种形式的预测分析。那么两者有什么区别呢？有什么相似之处？这两个术语可以互换吗？机器学习VS预测分析的基本操作如上所述，机器学习是计算机自主积累知识，学习和模仿人类行为的一门科学技术。机器通过观察现实世界并与现实世界建立联系，以辅助和非辅助方式处理数据流来获取数据和信息。辅助机器学习会运行预先设定的模式，调用库中的行为和人类输入的数据，让机器学习更准确。无辅助机器学习完全依赖于机器来识别这些模式，然后辨别数据流中的行为。预测分析在很多方面类似于辅助机器学习，这就是为什么人工智能领域的专家长期以来一直认为预测分析是机器学习的一个分支。换句话说，并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。因为预测分析使用历史数据进行描述性分析。此过程使用先前预测分析过程中已设置的参数，根据历史数据计算和分析其他数据流。在大多数情况下，分析所基于的规则和模式将保持一致。因此，与机器学习相比，预测分析更静态，适应性更差。模式识别的差异通过以上描述，不难看出机器学习与预测分析的主要区别在于：预测分析依赖于预先设定的模式，但难以适应新的数据流；而机器学习更智能，它会根据遇到的数据流来调整模式和参数。此外，两者使用的机型也有所不同。数据集处理器和主流分类器等模型用于预测分析；更高级的机器学习使用贝叶斯网络和深度学习。此外，两个模型和参数的更新路径也不同。对于预测分析，分析模型或参数的任何更改都需要经过数据科学家的处理。没有人工输入，就不会有适应数据流的分析模型。但是机器学习可以自动更新模型。还有一点值得注意的是，两者针对的点不同。预测分析更侧重于用例。由于参数和模式是手动输入到分析模型中的，因此预测分析过程的具体用例由数据科学家确定。机器学习完全是数据驱动的，所以数据流的变化会影响AI对它的分析。很难说两者哪个更好。尽管总体而言，机器学习技术更先进、更灵活，但必须保证准确的数据才能创建准确的统计模型。如果数据不符合标准，人工智能识别任何模式或行为的能力就会出现偏差。预测分析更适合处理数据流，因为数据科学家可以设置所需的特定参数，尤其是用于分析的参数。在预测分析过程中，为了保证分析结果的准确性，需要传输大量的历史数据。分析模型提供对过去模式和趋势的洞察，作为分析的基础。另一方面，几乎任何预测分析模型都可以开箱即用。一旦历史数据和分析参数就位，就可以相应地调整分析模型以处理新的数据流。唯一的问题是预测分析模型无法适应数据流。在执行分析步骤之前，机器学习会经历一个漫长的过程。毕竟在计算中，对AI的要求是能够理解不同的数据流，准确识别其中的模式，从而准确处理新数据，得到可靠的结果。这个学习过程是两者最大的区别。正如读者所见，这两种方法在许多方面不同，但在某些方面却高度相似。但是，可以肯定地说，预测分析可以看作是机器学习过程的一部分，但这并不意味着所有的预测分析都可以归为机器学习。
