计算中的认知学习现在比以往任何时候都更普遍。通常，认知学习或认知计算是指涵盖人工智能 （AI） 和信号处理的科学学科的过程和技术平台。
AI 是业务增长和生产的最新趋势因素，它超越资本投资和劳动力等传统杠杆。它还有可能引入新的增长来源，改变工作方式，并加强人们推动业务增长的作用。越来越多的领域发现人工智能 （或 AI） 的用途，这是前所未有的，这要归功于其以令人难以置信的速度处理数据、查找模式以及学习和识别行为的能力。
任何AI的基本学习过程，称为机器学习，代表机器处理数据流和识别模式或逻辑的能力。这一进程可以是协助的，也可以是无援助的，在许多情况下，后者是前进的道路。
机器的学习能力与预测分析不同且相似。在讨论辅助机器学习（作为数据流的一部分添加预先确定的模式）时，您基本上是在讨论一种预测分析形式。
那么，预测分析和机器学习之间的区别是什么？它们的相似之处是什么？这两个流行词可以互换吗？
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人工智能：机器学习和预测分析
机器学习与预测分析的基础知识
如前所述，机器学习是让计算机像人类一样学习和行动的科学，它随着时间的推移以自主的方式提高知识。这是通过以观测和真实世界交互的形式为机器数据和信息提供来实现的。该过程以辅助和无辅助方式应用于数据流。
辅助机器学习利用预定义的模式、已知行为和人工操作员的输入来帮助机器更准确地学习。另一方面，无辅助机器学习完全依赖于计算机从数据流中识别这些模式和行为的能力。
预测分析在许多方面与辅助机器学习类似。这就是为什么 AI 专家始终将预测分析视为机器学习的一部分的原因。也就是说，并非所有预测分析或预测建模都可以归类为机器学习。
预测分析使用历史数据进行描述性分析。基于该历史数据，算法可用于使用预测分析过程中定义的相同参数分析其他数据流。在大多数情况下，规则和模式保持不变，因此预测分析比机器学习更静态，适应性更低。
模式识别差异
从前面的描述中，很容易看出机器学习和预测分析之间的主要区别。预测分析依赖于预定的模式。该方法无法适应新的数据流它能够根据它处理的数据流调整模式和参数。
预测分析和机器学习也使用不同的学习模型。预测分析使用组数据处理和多数分类器等模型，机器学习在贝叶斯网络和强化学习方面更进一步。
模型和参数的更新方式也不同。使用预测分析，对分析模型或参数的任何更改必须由数据科学家手动完成。如果没有手动输入，分析模型就无法适应数据流的变化。机器学习能够自动更新其模型。
还值得注意的是，这两种方法侧重于不同的东西。预测性学习更侧重于用例。由于参数和模式需要手动输入到分析模型中，因此由数据科学家确定特定预测分析过程的用例。另一方面，机器学习完全由数据驱动。数据流的变化将影响 AI 分析这些相同数据流的方式。
优缺点
不可能说一种方法比另一种方法更好。虽然机器学习通常更先进、更灵活，但它在很大程度上依赖于准确的数据来创建准确的统计模型。当数据流达不及标准时，您将开始看到 AI 识别的模式和行为的偏差。
预测分析更适合需要特定参数的数据流，尤其是数据科学家可以定义的分析参数。使用预测分析时，需要大量历史数据才能准确分析。分析模型将仔细研究过去的模式和趋势，作为分析模型的基础。
另一方面，大多数预测分析模型几乎可以立即使用。处理历史数据并设置分析参数后，分析模型可用于相应地处理新的数据流。唯一的挑战在于预测分析模型无法适应数据流的变化。
机器学习需要较长的过程才能执行分析。毕竟，方程中的人工智能部分需要了解不同的数据流，以及如何在以准确可靠的方式处理新数据之前，最好地识别其中的模式。学习过程是机器学习和预测分析最分离的原因。
正如您所看到的，这两种方法在某些方面不同，在另一些方面非常相似。可以肯定地说，预测分析可以用作机器学习过程的一部分，但并非所有预测分析都可以归类为机器学习。