 Limbola bokeseni kati na algorithmes ya statistique mpe ya apprentissage automatique.
Algorithmes statistiques mpe ya apprentissage automatique ezali na boyokani, mpe nyonso mibale esalelamaka mpo na ko découvrir ba insights mpe kosala ba prédictions na ba données. Kasi, bokeseni ezali kati na mayele yango mibale. Ba algorithmes statistiques esalemi pona ko modeler ba relation entre ba variables, na tina ya ko comprendre oyo ezali koleka na ba données. Mbala mingi etie motema na ba suppositions pe boyebi ya liboso na oyo etali bopanzani ya ba données, pe esalelamaka pona komeka ba hypothèses pe kobimisa ba insights. Ndakisa ya ba algorithmes statistiques ezali régression linéaire, analyse de variance (ANOVA), mpe ba t-tests. Nzokande, ba algorithmes ya apprentissage automatique, etali mingi kosala ba prédictions to ba décisions ya sikisiki, na esika ya ko modeler explicitement relation entre ba variables. Ba algorithmes wana ekoki kaka kobimisa ba insights na ba données, kasi but na yango ya liboso ezali ya koluka ba modèles pe kosalela yango pona kosala ba prédictions to kosala ba actions. Mbala mingi batie motema na ba données ya formation ebele, pe na bokeseni na ba modèles statistiques, mingi mingi esengaka ba suppositions te na oyo etali distribution sous-jacente ya ba données. Bandakisa mosusu oyo emonanaka mingi ya ba algorithmes ya apprentissage automatique ezali ba nzete ya décision, ba voisins k-proches, mpe ba réseaux neuronaux. En général, ba algorithmes statistiques ezala na tendance ya kozala plus interprétables mpe ekoki kozala utile pona kopesa ba insights na ba données alors que ba algorithmes ya apprentissage machine ezala na tendance ya kozala plus puissant na kosala ba prédictions ya sikisiki. Ezali na mwa boyokani kati na mayele mibale, mpe na misala, moto ya siansi ya ba données akoki kosalela kosangisa nyonso mibale mpo na kozwa mbano oyo alingi.