Inferência Estatística e Machine Learning são duas áreas que compartilham muitos conceitos e técnicas, mas têm objetivos e abordagens distintas.
Aqui está uma descrição detalhada de como elas se comparam:
Inferência Estatística
A inferência estatística busca entender e fazer afirmações sobre uma população através do estudo de amostras. Ela foca em estimar parâmetros populacionais, testando hipóteses e construindo intervalos de confiança.
Inclui métodos como regressão linear, ANOVA, testes de hipóteses e outras técnicas estatísticas.
A ênfase está em criar modelos que reflitam o relacionamento entre os dados, com interpretabilidade e entendimento dos relacionamentos entre variáveis.
A validação dos modelos é feita através de medidas como p-valores, intervalos de confiança e adequação do modelo.
Usado em pesquisa científica, economia, medicina e outras áreas onde é crucial entender as relações entre variáveis e tirar conclusões sobre uma população.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina)
Machine Learning (ML) é focado em fazer previsões ou classificações precisas. Em vez de tentar entender a estrutura dos dados, ML busca criar modelos que possam aprender e fazer previsões ou tomar decisões com base nos dados.
Inclui uma ampla gama de técnicas, como Redes Neurais, Máquinas de Suporte Vetorial, Florestas Aleatórias, etc.
O foco está em otimizar a precisão da previsão, mesmo que isso signifique criar modelos complexos que são difíceis de interpretar.
Avalia-se o desempenho do modelo usando métricas como precisão, recall, AUC, erro quadrático médio, dependendo do tipo de problema (classificação, regressão, etc.).
Usado em áreas como visão computacional, processamento de linguagem natural, análise preditiva, automação, entre outros.
Comparação Inferência Estatística x Machine Learning
Foco: Inferência Estatística foca na explicação, enquanto Machine Learning foca na previsão.
Modelos: A Inferência Estatística geralmente aplica modelos mais simples e interpretáveis, enquanto Machine Learning pode usar modelos complexos para maximizar a precisão.
Interpretabilidade: A interpretabilidade é essencial na Inferência Estatística, mas muitas vezes é menos enfatizada em Machine Learning.
Técnicas: Embora ambas as áreas usem técnicas de otimização e modelagem, Machine Learning tende a usar algoritmos mais computacionalmente intensivos.
Validação: A Inferência Estatística usa testes de hipóteses e p-valores, enquanto Machine Learning usa uma variedade de métricas de desempenho.
Embora existam sobreposições, Inferência Estatística e Machine Learning servem a objetivos diferentes e têm abordagens distintas. A Inferência Estatística se concentra em entender as relações e fazer declarações sobre uma população, enquanto Machine Learning se concentra em fazer previsões precisas. Cada abordagem tem seu lugar, dependendo dos objetivos e do contexto em que é aplicada.
Regressão Linear é Inferência Estatística ou Machine Learning?
Essa é uma questão interessante. O algoritmo é o mesmo, mas se o objetivo ao criar um modelo de regressão linear for compreender a relação entre as variáveis de uma população a partir de uma amostra, estamos fazendo Inferência Estatística. Se o objetivo ao criar o modelo de regressão linear é fazer previsões quando receber novos dados, estamos fazendo Machine Learning.
David Matos
Referências: