Машинное обучение имеет несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами анализа данных:
Способность к автоматическому обучению: в отличие от традиционных методов анализа данных, которые требуют человеческого вмешательства для настройки параметров модели, машинное обучение может автоматически определять оптимальные параметры модели на основе обучающих данных.
Обработка больших объемов данных: машинное обучение может обрабатывать большие объемы данных, которые могут быть трудно обработать с помощью традиционных методов анализа данных.
Способность к обнаружению сложных взаимосвязей: машинное обучение может обнаруживать сложные взаимосвязи между различными переменными, которые могут быть трудно определить с помощью традиционных методов анализа данных.
Автоматическое обновление модели: машинное обучение может автоматически обновлять модель на основе новых данных, что позволяет модели быть более точными и актуальными по сравнению с традиционными методами анализа данных, которые могут требовать периодической перенастройки модели.
Решение сложных задач: машинное обучение может решать сложные задачи, которые традиционные методы анализа данных не могут решить, такие как распознавание речи, обработка естественного языка, компьютерное зрение и т.д.