Начинът, по който предсказваме и обясняваме бъдещи тенденции и резултати,

Начинът, по който предсказваме и обясняваме бъдещи трендове и резултати, не е елементарен развой. Дори и с най-хубавата воля, умения и знания в света, той няма и не може да бъде постоянно на 100% прецизен. 
В днешната ера това нормално е мястото, където машинното образование или статистиката влизат в уравнението.
Историята постоянно е разчитала на хората да изследват и поясняват статистическите данни при вземането на решения. Сега обаче появяването на машинното образование сложи компютрите в центъра на отговора на този жизненоважен въпрос „ какво ще се случи по-късно? “.

Моделите, ръководени от изкуствен интелект () и разбор, се трансформират в норма. Все още обаче съществува същинско комплициране сред изгодите от използването на метод на машинно образование и статистически метод.
Какво e машинно образование?
Машинното образование употребява компютри за идентифициране на модели в данните, без да е належащо компютрите да следват експлицитни указания. Вместо това те се програмират с първични логаритми и модели и се научават да ги приспособяват въз основа на въведените данни, с цел да оферират отговори. Това обаче значи също, че контролът върху резултатите от страна на индивида е по-малък.
Какво е статистика?
Статистическите модели вършат своите прогнози въз основа на цифрови данни. Те постоянно се получават от допитване до хора и искане да създадат избор. Така да вземем за пример работят политическите и изборните изследвания. Или пък изследванията за навиците на извършване на покупки на хората. Човешкото присъединяване нормално е по-ангажирано с тълкуването на тези данни. 
Какви са главните разлики сред машинното образование и статистиката?
Статистическите данни ще бъдат подавани към компютрите за задачите на машинното образование, само че сред двата метода има една съществена разлика. Тази разлика не се крие в метода, по който се проучват данните, а в задачата или стремежи резултат.
Да вземем да вземем за пример измерването на количеството храна, което една кокошка получава, по отношение на броя на яйцата, които снася.
Статистическият разбор има за цел да изясни по какъв начин количеството фураж въздейства върху броя на създадените яйца. Прогнозният разбор с машинно образование би употребявал данните, с цел да планува какъв брой яйца ще получи фермерът през идната седмица.
Кога машинното образование е по-добро от статистиката?
Аналогията с яйцата е потребна за по-нататъшното изследване на този въпрос. Моделът за машинно образование не ви споделя нищо за ръководството на по-ефективна плантация, до момента в който би бил непостижим, в случай че притежавате десетки хиляди кокошки.

Когато се преглеждат големи масиви от данни, машинното образование може да бъде по-оптимално. Мнозина признават, че статистиката не е в положение да предложи по-задълбочен разбор на връзките и корелациите сред данните, когато равнищата на данните са високи. 

На тях също по този начин не може да се разчита за причинно-следствени връзки, възможност и сигурност, защото съществува заплаха те да бъдат погрешно интерпретирани или съзнателно употребявани в поддръжка на избран мотив.

Можете да прилагате статистическо моделиране, когато разбирате характерните резултати на взаимоотношение сред променливите и имате предварителни знания за техните взаимоотношения. 
Междувременно машинното образование може да се употребява, когато се цели висока акуратност на прогнозиране.
То нормално се разпростира по-скоро при източника на данните. Докато те се събират и нарастват, логаритмите автоматизирано стартират да дават информация. В производството да вземем за пример може да се планува по кое време ще се нуждаят от поддръжка, което понижава спиранията. Той може също по този начин да проучва един вид спрямо различен – да предвижда кой резултат би бил по-добър. 
Кога бихте избрали статистиката пред машинното образование?
Статистиката към момента е потребна за схващане на съответни проблематични точки, които изискват по-задълбочено обсъждане, както и за правене на метрики, таблици и основни индикатори за успеваемост. Статистиката е способ, ориентиран към индивида, и е елементарно разбираем, до момента в който машинното образование е надалеч по-малко обяснимо. 

Въпреки че машинното образование може да е по-мощно при условия със комплицирани модели, не постоянно би трябвало да се разчита на най-мощния инструмент за решение на даден проблем. 

Компаниите постоянно ползват изкуствения разсъдък, с цел да разцепят хирургически ореха на даден проблем, когато положителната остаряла просвета за данните би била доста по-евтина и бърза. Науката за данните държи актуалната стопанска система доста повече от машинното образование, само че тя остава невъзпят воин.
Могат ли въпреки всичко статистиката и машинното образование да работят дружно?
Правителствата, предприятията и организациите от ден на ден разчитат на машинното образование, както и на обичайна статистика, с цел да могат да вземат по-добри и по-бързи решения. Всеки способ обаче има своите самостоятелни дефекти, които би трябвало да се вземат поради.

Статистическите модели имат лимитирана акуратност на прогнозиране, защото от време на време главните допускания на модела са прекомерно строги, с цел да показват действителността. Съвременните предприятия възприемат хибридни способи, съчетаващи характерностите на статистическото моделиране и машинното образование, с цел да схванат в дълбочина по какъв начин работят главните модели, както и да генерират по-точни прогнози.