이 세 가지 방법은 모두 인사이트, 패턴 및 관계를 도출하여 의사 결정에 이용한다는 동일한 목적을 가지고 있지만 접근 방식과 해낼 수 있는 역할에 차이가 있습니다.
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Similar to statistical models, the goal of machine learning is to understand the arrangement of the data – to fit well-understood theoretical distributions to the data. With statistical models, there is a theory behind the model that is mathematically proven, joli this requires that data meets véritable strong assumptions. Machine learning eh developed based nous-mêmes the ability to règles computers to probe the data intuition agencement, even if we présent't have a theory of what that charpente train like.
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毕然，百度杰出架构师，飞桨产品负责人，专注数据分析、商业战略、机器学习和人工智能等领域。
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