У декількох словах поясніть, як традиційний аналіз дослідницьких даних (у статистиці) відрізняється від машинного навчання?
Важлива загальна відмінність у фокусі та цілі між машинним навчанням та традиційним аналізом дослідницьких даних (EDA) полягає в тому, що машинне навчання більше орієнтовано на додатки, ніж пояснює основну природу фундаментальних явищ. Машинне навчання відносно менш зацікавлене в визначенні конкретних відносин між пов'язаними змінними. Наприклад, виявлення природи основних функцій або конкретних типів інтерактивних, мультиваріальних залежностей між змінними не є основною метою машинного навчання. Замість цього акцент робиться на виробленні рішення, яке може генерувати корисні прогнози. Машинне навчання приймає, серед іншого, підхід типу "чорного ящика" до досліджень даних або відкриття знань і використовує не тільки традиційні методи аналізу дослідницьких даних (EDA), але і такі методи, як нейронні мережі, які можуть генерувати дійсні прогнози, але не здатні визначити специфічний характер взаємозв'язків між змінними, на яких ґрунтуються прогнози.