如今，認知學習的應用比以往更為普遍。通常意義上講，認知學習與認知計算就是涉及AI技術與信號處理的操作過程或技術平臺。

AI是刺激商業(yè)發(fā)展的一顆新星，取代了以往的資本和勞動力的投入。它同樣可以發(fā)揮潛力，產生新生勢力，通過改變人們的工作方式、提升人的角色地位來促進商業(yè)的發(fā)展。并且越來越多的領域也正為AI所折服，因為它可以很好地處理數據、尋找數據模式并以驚人的速度學習識別各種行為。

任何AI中的基礎學習過程——機器學習，都體現著機器在數據流中穿梭識別模式與邏輯系統(tǒng)的能力。這一過程可以通過輔助或非輔助計算來完成，當然大多數場合下會優(yōu)先采用后者。

其實一臺機器的學習能力與預測分析能力是大同小異的，在討論輔助性機器學習（數據流中有預先設定好的數據模式）的同時，也就是在討論預測分析的另一種形式。

那兩者的區(qū)別到底是什么呢？相似點又是什么？兩個術語能互相交換嗎？

機器學習的基本操作VS預測分析

上文也提到過，機器學習就是計算機自主積累知識來學習并模仿人類行為的一項科學技術。機器通過觀察并與真實世界建立聯(lián)系來獲取數據與信息，以輔助性和非輔助性的方式對數據流進行處理。

輔助機器學習會運行提前設定好的模式，調用庫中的行為以及人為輸入的數據，以便機器更精準地學習。而非輔助性機器學習則完全依賴于機器去識別這些模式，然后在數據流中分辨各種行為。

預測分析在許多方面都與輔助性機器學習相似，這就是為什么AI領域的專家一直將預測分析視為機器學習的分支。換句話說，不是所有的預測分析和預測分析模型都可以歸類為機器學習。

因為預測分析會使用歷史數據做描述性分析。該過程會基于歷史數據，采用之前預測分析過程中已設定的參數，計算分析額外的數據流。大多數情況下分析依據的規(guī)則和模式都會保持一致。所以跟機器學習相比，預測分析偏靜態(tài)，且適應性較低。

模式識別的差異

通過上述描述，不難看出機器學習與預測分析的主要區(qū)別在于：預測分析依靠提前設定好的模式，但難以適應新的數據流;而機器學習則更加智能化，它會根據遇到的數據流來調整模式和參數。

此外，二者運用的模型也不同。預測分析中會用到諸如數據組處理器和主流分類器這樣的模型;機器學習會更高級一些，用到貝葉斯網絡和深化學習。

還有，二者模型和參數的更新途徑也不一樣。對于預測分析，任何分析模型或參數的改變都需要經手數據科學家。沒有人為輸入，就不會出現分析模型面對數據流時的隨機應變。但機器學習可以自動更新模型。

還有一點值得大家注意，就是二者針對的點不同。預測分析更多側重于用例。由于參數和模式是人為錄入到分析模型中的，所以特定的預測分析過程用例是數據科學家來確定的。機器學習則完全由數據驅動，因此數據流的變化會影響到AI對其的分析。

優(yōu)缺點

很難說兩者誰更勝一籌。雖然整體而言，機器學習的技術更先進，也更靈活，但要想創(chuàng)建精準的統(tǒng)計模型，就必須保證精確的數據。倘若數據不符合標準，那AI識別任何模式或行為時也會有偏差。

預測分析更適合處理數據流，因為要求的特定參數，特別是那些分析參數都可以由數據科學家設定。在預測分析的過程中，為了確保分析結果的準確性，需要調到大量的歷史數據。分析模型會深入了解過去的模式和趨勢，作為分析的基礎。

另一方面，幾乎所有預測分析模型都可以當即生效。一旦歷史數據和分析參數準備就緒，分析模型就可以根據情況作出相應調整，處理新的數據流。唯一麻煩的是預測分析模型不能在數據流中隨機應變。

在分析步驟執(zhí)行之前，機器學習還要經過一個較長的過程。畢竟在計算中，對AI的要求是能夠了解不同的數據流并能準確識別出其中的模式，從而精準處理新數據，得出可靠的結果。這個學習過程就是二者的最大區(qū)別。

正如讀者所見，兩個方法在許多方面都有不同，但有些方面卻高度相似。不過可以放心地說，預測分析可以算得上是機器學習過程中的一部分，但不代表所有的預測分析都可以歸類為機器學習。