Deskriptive Modellierung maschinelles Lernen

1. Was ist beschreibende Modellierung im maschinellen Lernen?
2. Was ist beschreibende Datenmodellierung?
3. Was ist der Unterschied zwischen beschreibender Modellierung und prädiktiver Modellierung im maschinellen Lernen?
4. Was ist der Unterschied zwischen deskriptiven und der vorschreibenden Modellierung?

Was ist beschreibende Modellierung im maschinellen Lernen?

Ein beschreibendes Modell beschreibt ein System oder eine andere Entität und seine Beziehung zu seiner Umgebung. Es wird im Allgemeinen verwendet, um anzugeben und/oder zu verstehen, was das System ist, was es tut und wie es es tut. Ein geometrisches Modell oder räumliches Modell ist ein beschreibendes Modell, das geometrische und/oder räumliche Beziehungen darstellt.

Was ist beschreibende Datenmodellierung?

Beschreibende Modellierung ist ein mathematischer Prozess, der reale Ereignisse und die Beziehungen zwischen ihnen verantwortlich für sie beschreibt. Der Prozess wird von konsumentenorientierten Organisationen verwendet, um ihnen zu helfen, ihre Marketing- und Werbeanstrengungen zu zielen.

Was ist der Unterschied zwischen beschreibender Modellierung und prädiktiver Modellierung im maschinellen Lernen?

Ein beschreibendes Modell nutzt die früheren Daten, die in Datenbanken gespeichert sind, und liefern Ihnen den genauen Bericht. In einem prädiktiven Modell identifiziert es Muster, die in früheren und Transaktionsdaten gefunden werden, um Risiken und zukünftige Ergebnisse zu finden.

Was ist der Unterschied zwischen deskriptiven und der vorschreibenden Modellierung?

Modelle, die hauptsächlich zum Verständnis, Vorhersagen und Kommunikation verwendet werden. Dieser Beitrag konzentriert sich darauf, sowohl die gemeinsamen als auch die Unterscheidungsaspekte der beiden Modellkategorien zu unterrichten.