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 データサイエンスにおける学習系のアルゴリズムは、主に機械学習系と統計系に分けられる。一般的に、機械学習系はデータの中のパターンを無数の条件式を用いて表現するのに対して、統計系のアルゴリズムは数式で表現する。複雑な関係を捉えることができる機械学習系のアルゴリズムは予測そのものが得意で、一般的に単調な関係しか捉えられない統計系のアルゴリズムに比べてより精度の高い予測結果を出すことができる。だが、予測結果の根拠の説明や因果関係に関する仮説の構築ということに関しては統計系のアルゴリズムが秀でている。どちらがいい、悪いということではない。それぞれのタイプのアルゴリズムの目的、できること、できないことを理解した上で、うまく使い分けていく。それが、より効率のいいデータ分析の鍵だ。

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