మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ అనేది ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI)లో పునాది భావనలు మరియు నిర్వహణ సమాచార వ్యవస్థలలో (MIS) కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. ఈ విధానాల యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, మీరు ఆధునిక నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు డేటా విశ్లేషణపై అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు. ఈ టాపిక్ క్లస్టర్‌లో, మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక సూత్రాలు, AIతో వాటి సంబంధం మరియు MISలో వాటి ఔచిత్యాన్ని అన్వేషిస్తాము.
మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క ప్రాథమిక అంశాలు
మెషిన్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
మెషిన్ లెర్నింగ్ అనేది AI యొక్క ఉపసమితి, ఇది అల్గారిథమ్‌లు మరియు స్టాటిస్టికల్ మోడల్‌ల అభివృద్ధిపై దృష్టి సారిస్తుంది, ఇది కంప్యూటర్‌లను స్పష్టంగా ప్రోగ్రామ్ చేయకుండానే తెలుసుకోవడానికి మరియు అంచనాలు లేదా నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ రకాలు
మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో మూడు ప్రధాన రకాలు ఉన్నాయి: పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం, పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం మరియు ఉపబల అభ్యాసం, ప్రతి ఒక్కటి డేటా విశ్లేషణ మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడంలో విభిన్న ప్రయోజనాలను అందిస్తాయి.
పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం
పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసంలో లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లో మోడల్‌కు శిక్షణ ఉంటుంది, ఇక్కడ ఇన్‌పుట్ డేటా సంబంధిత అవుట్‌పుట్‌తో జత చేయబడుతుంది. మోడల్ ఈ శిక్షణ డేటా ఆధారంగా అంచనాలను రూపొందించడం నేర్చుకుంటుంది మరియు కొత్త, కనిపించని డేటాకు సాధారణీకరించే సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేసింది.
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం
పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసం, దీనికి విరుద్ధంగా, లేబుల్ చేయని డేటాతో వ్యవహరిస్తుంది మరియు డేటాలో దాచిన నమూనాలు లేదా నిర్మాణాలను కనుగొనడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది తరచుగా క్లస్టరింగ్ మరియు డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు వంటి పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.
ఉపబల అభ్యాసం
రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ అనేది పర్యావరణంతో పరస్పర చర్య చేయడం ద్వారా మరియు రివార్డ్‌లు లేదా పెనాల్టీల రూపంలో ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను స్వీకరించడం ద్వారా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి ఏజెంట్ నేర్చుకోవడం. ఈ విధానం సాధారణంగా గేమ్ ప్లేయింగ్ మరియు రోబోటిక్స్ వంటి అప్లికేషన్లలో ఉపయోగించబడుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో కీలక అంశాలు
మెషీన్ లెర్నింగ్‌లోని కొన్ని ముఖ్య భావనలలో ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్, మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు ఓవర్ ఫిట్టింగ్ ఉన్నాయి, ఇవి మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల పనితీరును అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మెరుగుపరచడానికి అవసరం.
స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్
స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
గణాంక అభ్యాసం డేటాలో సంక్లిష్ట సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మోడలింగ్ చేయడానికి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందిస్తుంది. ఇది తరచుగా అనిశ్చితి సమక్షంలో అంచనాలు మరియు నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి గణాంక సాంకేతికతలను ఉపయోగించడాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.
స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ యొక్క ముఖ్య భాగాలు
స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ అనేది మోడల్ ఫిట్టింగ్, ప్రిడిక్షన్ మరియు ఇన్ఫరెన్స్ వంటి కీలక భాగాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇది డేటా నుండి విలువైన అంతర్దృష్టులను సేకరించేందుకు మరియు సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి విశ్లేషకులను అనుమతిస్తుంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ మరియు MISకి సంబంధం
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ AI యొక్క అంతర్భాగాలు, అవి సిస్టమ్‌లను డేటా నుండి నేర్చుకునేలా మరియు కాలక్రమేణా వాటి పనితీరును మెరుగుపరుస్తాయి. MIS సందర్భంలో, ఈ పద్ధతులు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి ఉపయోగించబడతాయి, నిర్వాహక నిర్ణయాధికారం కోసం విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి.
ఆధునిక నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు డేటా విశ్లేషణలో ఔచిత్యం
మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో నిర్ణయం తీసుకోవడం
మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు చారిత్రక డేటా ఆధారంగా ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్, ప్యాటర్న్ రికగ్నిషన్ మరియు ఆటోమేటెడ్ డెసిషన్ మేకింగ్ సామర్థ్యాలను అందించడం ద్వారా నిర్ణయం తీసుకునే ప్రక్రియలకు మద్దతు ఇవ్వడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి.
స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్‌తో డేటా విశ్లేషణ
స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌లు డేటాలోని సంబంధాలను సంగ్రహించే మరియు లెక్కించే నమూనాలను రూపొందించడానికి విశ్లేషకులను ఎనేబుల్ చేయడం ద్వారా డేటా విశ్లేషణను మెరుగుపరుస్తాయి, పోకడలు మరియు నమూనాల ఆవిష్కరణను సులభతరం చేస్తాయి.
నిర్వహణ సమాచార వ్యవస్థలతో ఏకీకరణ
MISలో మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు స్టాటిస్టికల్ లెర్నింగ్‌ని సమగ్రపరచడం ద్వారా, సంస్థలు తమ నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు మెరుగైన డేటా విశ్లేషణ మరియు అంతర్దృష్టుల ద్వారా పోటీ ప్రయోజనాలను పొందేందుకు AI యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవచ్చు.