機械学習と統計

機械学習と統計はかなりの部分で重複しています。実際、機械学習で使用される手法のほとんどは統計の範疇に収まります。しかし、機械学習の手法は従来の統計手法と同一ではありません。

統計モデルでは、通常、データについて強い仮定をし、その仮定に基づいて、結果について強い表明を行います。ただし、仮定に欠陥があると、モデルの妥当性は疑わしくなります。これに対し、機械学習の手法では、通常、データについて弱い仮定を行います。その結果、機械学習では、一般的に、結果についてそのような強い表明を行うことはできません。しかしながら、機械学習では、データにかかわらず非常に良好な結果を得ることができます。

従来の統計手法では一般的に、モデルの精度を検証するためにユーザーとの対話が相当量必要になります。そのため、統計手法の自動化は難しい場合があります。統計手法は、大規模な母集団内の小規模な代表サンプルに基づいた仮説の検定または相関の検出に依存しているためです。

機械学習では、ユーザーとの対話やデータの知識は少なくて済みます。ユーザーは、ある手法が特定のデータセットに対して有効となることを保証するために、データを操作する必要はありません。Oracle Machine Learningの手法は、従来の統計手法よりも簡単に自動化できます。