機械学習における統計の役割 - ダミー

オンラインのサイトによっては、統計と機械学習が全く異なる2つの技術であると思われる場合があります。たとえば、 統計対機械学習を読むと、戦う！ 、あなたは、2つの技術が違っているだけでなく、互いに敵対的であるという考えを持っています。事実、統計と機械学習には共通点があり、統計は機械学習を可能にする599の部族（999）（学校の考え方）の1つを表しています。 5つの部族は <！ - 1 - > 象徴主義者：

この部族の起源は論理と哲学にある。このグループは、問題を解決するために逆控除に依存しています。

• つながり： この部族の起源は神経科学にある。このグループは、バックプロパゲーションに依存して問題を解決します。
• 進化論者： この部族の起源は進化生物学にある。このグループは遺伝的プログラミングを利用して問題を解決しています。
• ベイジアン： この部族の起源は統計にある。このグループは、確率論的推論を利用して問題を解決します。
• 類推子： この部族の起源は心理学にある。このグループは、カーネルマシンを使用して問題を解決します。
• <！機械学習の最終目標は、5つの部族が受け入れる技術と戦略を組み合わせて、何かを学ぶことができる単一のアルゴリズム（ マスターアルゴリズム

）を作成することです。もちろん、その目標を達成することは遠い道のりです。それでも、ペドロ・ドミンゴス（Pedro Domingos）などの科学者たちは現在、その目標に向けて取り組んでいます。

ベイジアン部族戦略を使用すると、何らかの形式の統計分析を使用してほとんどの問題を解決できます。説明されている他の部族に受け入れられている戦略を見ていますが、統計から始める主な理由は、その技術が既に確立され、理解されているということです。実際、統計の多くの要素は、理論が作成された 科学 よりも、理論が実装されている

エンジニアリングとしてより多くの資格を得ている。機械学習におけるアルゴリズムの役割を理解することは、機械学習の仕組みを定義する上で不可欠です。