मशीन लर्निंग आणि पारंपारिक एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषण (ईडीए) यांच्यात लक्ष केंद्रित आणि उद्देशातील एक महत्त्वाचा सामान्य फरक असा आहे की मशीन लर्निंग मूलभूत घटनांचे मूलभूत स्वरूप समजावून सांगण्याऐवजी अनुप्रयोगांवर अधिक केंद्रित आहे. मशीन लर्निंग संबंधित व्हेरिएबल्समधील विशिष्ट संबंध ओळखण्याशी संबंधित आहे. उदाहरणार्थ, मूलभूत फंक्शन्सचे स्वरूप किंवा चलकांमधील परस्परसंवादी, बहु-परिवर्तक अवलंबन यांचे विशिष्ट प्रकार शोधणे हे मशीन लर्निंगचे मुख्य लक्ष्य नाही. त्याऐवजी, उपयुक्त अंदाज तयार करू शकणारे उपाय तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित केले आहे. मशीन लर्निंग डेटा एक्सप्लोरेशन किंवा ज्ञान शोधासाठी "ब्लॅक बॉक्स" प्रकारचा दृष्टिकोन स्वीकारतो आणि केवळ पारंपारिक एक्सप्लोरेटरी डेटा विश्लेषण (ईडीए) तंत्रांचाच वापर करत नाही तर न्यूरल नेटवर्क्स सारख्या तंत्रांचा देखील वापर करतो जे वैध अंदाज तयार करू शकतात परंतु अंदाज आधारित असलेल्या चलकांमधील परस्पर संबंधांचे विशिष्ट स्वरूप ओळखण्यास सक्षम नाहीत.
काही शब्दात सांगा की, पारंपरिक शोधक डेटा विश्लेषण (सांख्यिकी मध्ये) मशीन लर्निंगपेक्षा वेगळे कसे आहे?