従来の（統計学における）探索的データ解析は、機械学習とどう違うのか、一言で説明してください。
機械学習と従来の探索的データ分析（EDA）の焦点と目的における重要な一般的違いは、機械学習は基礎となる現象の基本的な性質を説明することよりも、応用を志向していることである。機械学習は、関係する変数間の特定の関係を特定することには比較的関心が薄い。例えば、基礎となる関数の性質や、変数間の相互作用的で多変量な依存関係の特定のタイプを明らかにすることは、機械学習の主な目的ではない。その代わりに、有用な予測を生成できる解を生成することに焦点が当てられている。機械学習は、データ探索や知識発見に対する「ブラックボックス」タイプのアプローチを特に受け入れており、従来の探索的データ分析（EDA）技術だけでなく、有効な予測を生成することはできるが、予測のベースとなる変数間の相互関係の特定の性質を特定することができないニューラルネットワークのような技術も使用している。