机器学习是下一个统计学 _生活知道

译者：明明如月
我一直在思考一种描述机器学习究竟有多大的概念，最近想到了一个很恰当的描述：
机器学习是下一个统计学。
为什么是统计学
因为统计学是近几十年来我们从数据中学习的主要方式。他是一种查看数据和从中分析出价值的一门学科。也就是数据的获取和分析。
这就是机器学习的要做的事情。
一方面机器学习可以…学习。随着获取数据的增加而不断完善。普通的统计学却无法到达这个效果。随着数据的增多机器学习会变得更加智能，但是普通的统计学分析本身却无法做到这一点。机器学习就做到了。
【机器学习是下一个统计学】我在这里要传达的不仅是机器学习是一项新的领域、新的趋势甚至是一个里程碑。这和即时讯息、智能手机都不一样。
机器学习的范围更广
这就是将信息看做是个体的集合还是看到信息当前趋势的区别。这也像是一系列静态图和一个故事的区别。这也像是信息和数据的区别。这也像是现象和智能的区别。

文章插图
我要表达的是数据分析到机器学习的变革要比原始信息到数据分析的变革要大很多。
我并不是每个领域的专家，但是我称之为现实分析的4个等级。
等级1：分析随机的事件给出随机的解释。
等级2：根据随机的事件将其融入到过去。
等级3：分析随机事件并将其与其他随机事件想比较。和很多其他元数据相比较来分析其趋势。
等级4：根据第3等级，不断提高获取从数据中持续并自动的完善模型来达到新更好的效果。
等级5：是提高你提高能力的能力，但是我想这已经或者将会包含在机器学习的体系中。
简而言之，机器学习不仅仅是对我们现实世界理解的线性提升，而将是指数型的。
现在我们只需要整合多种方式获取现实世界状态的实时数据，然后会继续我们的规划。
注释：
1 当我说 “下一个”统计学工具的时候，并不是说是相同的或者影响一样的。我认为由于机器学习能给自我进化统计学的指数有哪些，机器学习影响更大。
ps:
本文只是翻译外国的文章统计学的指数有哪些，传播一些观念和知识。
本人并非研究机器学习领域的，如果有差错还请谅解，不喜勿喷。
英文源：
本文到此结束，希望对大家有所帮助！

机器学习是下一个统计学

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