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- Qu'est-ce que la modélisation descriptive dans l'apprentissage automatique?
- Qu'est-ce que la modélisation des données descriptive?
- Quelle est la différence entre la modélisation descriptive et la modélisation prédictive dans l'apprentissage automatique?
- Quelle est la différence entre la modélisation descriptive et normative?
Qu'est-ce que la modélisation descriptive dans l'apprentissage automatique?
Un modèle descriptif décrit un système ou une autre entité et sa relation avec son environnement. Il est généralement utilisé pour aider à spécifier et / ou à comprendre ce qu'est le système, ce qu'il fait et comment il fait. Un modèle géométrique ou un modèle spatial est un modèle descriptif qui représente des relations géométriques et / ou spatiales.
Qu'est-ce que la modélisation des données descriptive?
La modélisation descriptive est un processus mathématique qui décrit les événements du monde réel et les relations entre les facteurs responsables d'eux. Le processus est utilisé par les organisations axées sur les consommateurs pour les aider à cibler leurs efforts de marketing et de publicité.
Quelle est la différence entre la modélisation descriptive et la modélisation prédictive dans l'apprentissage automatique?
Un modèle descriptif exploitera les données passées qui sont stockées dans des bases de données et vous fourniront le rapport précis. Dans un modèle prédictif, il identifie les modèles trouvés dans les données passées et transactionnelles pour trouver des risques et des résultats futurs.
Quelle est la différence entre la modélisation descriptive et normative?
Les modèles principalement utilisés pour comprendre, prédire et communiquer sont appelés modèles descriptifs, tandis que les modèles principalement utilisés pour la mise en œuvre sont appelés modèles normatifs. Cette contribution se concentre sur l'enseignement des aspects communs et distinctifs des deux catégories de modèles.
