（文章來源：智能甄選）

現在，計算中的認知學習比以往任何時候都更加普遍。通常，認知學習或認知計算是指涵蓋人工智能（AI）和信號處理的科學學科的過程和技術平臺。

人工智能（AI）是業務增長和生產的最新趨勢要素，已經超越了資本投資和勞動力等傳統手段。它還具有引入新的增長來源，改變工作方式以及增強人們推動業務增長的作用的潛力。由于其能夠處理數據，查找模式以及以驚人的速度學習和識別行為的能力，越來越多的領域正在發現人工智能（或AI）的用途。

任何AI的基本學習過程都稱為機器學習，它表示機器處理數據流并識別模式或邏輯的能力。該過程可以是輔助的或不輔助的，在許多情況下，后者是前進的道路。機器的學習能力與預測分析既不同，又相似。在討論輔助機器學習時-將預定模式添加為數據流的一部分-您基本上是在討論一種預測分析形式。

那么，預測分析和機器學習之間有什么區別？它們有什么相似之處？這兩個流行語是否可以互換？如前所述，機器學習是一門科學，它可以通過隨著時間的推移以自主方式提高知識來使計算機學習并像人類一樣工作。這是通過以觀察和真實交互的形式提供機器數據和信息來實現的。該過程以輔助和非輔助的方式應用于數據流。

輔助機器學習利用預定義的模式，已知行為以及操作員的輸入來幫助機器更準確地學習。另一方面，無助機器學習完全取決于機器從數據流中識別那些模式和行為的能力。預測分析在許多方面類似于輔助機器學習。這就是AI專家始終將預測分析視為機器學習的一部分的原因。也就是說，并非所有的預測分析或預測建模都可以歸類為機器學習。

預測分析使用歷史數據進行描述性分析。基于該歷史數據，可以使用算法使用預測分析過程中定義的相同參數來分析其他數據流。在大多數情況下，規則和模式保持不變，因此預測分析比機器學習更具靜態性和適應性。從前面的描述中，很容易看出機器學習和預測分析之間的主要差異。預測分析依賴于預定模式。該方法沒有能力適應新的數據流。機器學習比這更聰明。它具有根據處理的數據流對模式和參數進行調整的能力。

預測分析和機器學習也使用不同的學習模型。在預測分析使用諸如組數據處理和多數分類器之類的模型的情況下，機器學習通過貝葉斯網絡和強化學習向前邁進了一步。模型和參數的更新方式也不同。對于預測分析，對分析模型或參數的任何更改都必須由數據科學家手動完成。沒有人工輸入，分析模型就無法適應數據流的變化。機器學習具有自動更新其模型的能力。

還值得注意的是，這兩種方法著眼于不同的事物。預測性學習更多地關注用例。由于需要將參數和模式手動輸入到分析模型中，因此由數據科學家決定特定的預測分析過程的用例。另一方面，機器學習完全由數據驅動。數據流的變化將影響AI分析這些相同數據流的方式。

不可能說一種方法比另一種更好。雖然機器學習通常更先進，更靈活，但它在很大程度上依賴于準確的數據來創建準確的統計模型。當數據流達不到標準時，您將開始看到AI識別的模式和行為的偏差。預測分析更適合需要特定參數的數據流，尤其是可以由數據科學家定義的分析參數。使用預測分析時，需要大量的歷史數據才能使分析準確。分析模型將仔細研究過去的模式和趨勢，作為分析模型的基礎。

另一方面，大多數預測分析模型幾乎可以立即使用。一旦處理了歷史數據并設置了分析參數，就可以使用分析模型來相應地處理新數據流。唯一的挑戰在于預測分析模型無法適應數據流的變化。機器學習需要更長的過程才能執行分析。畢竟，等式的人工智能部分需要了解不同的數據流，以及如何以準確可靠的方式處理新數據之前，如何最好地識別其中的模式。學習過程是機器學習和預測分析之間最大的區別。

如您所見，這兩種方法在某些方面有所不同，而在另一些方面則非常相似。可以肯定地說，預測分析可以用作機器學習過程的一部分，但是并非所有的預測分析都可以歸類為機器學習。