与回归分析不同，异形插件机器学习的预测不追求平均值的准确性，允许偏差，但求减少方差。过去，由于数据和计算能力的匮乏，异形插件机器学习的表现不如回归分析来得好。但如今，一切都不一样了，随着数据体量的不断增长，计算能力的不断提升，使用异形插件机器学习和（神经网络）深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好。这使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。把人工智能异形插件机与异形插件机器学习的最新发展作为传统统计学的延伸与加强这是非常诱人的想法！

     那么，如果仅仅是预测，为什么能称得上“智能”呢？

     这是因为，某些情况下，我们预测的效果已经好到我们可以直接用来做决策，而无需再应用基于规则的逻辑。这其实也在改变着计算机编程的方式。想象一下，原先复杂的业务场景下，基于“if…then…”以及传统的统计学方法来实现的代码逻辑，总是无法覆盖所有的条件组合。而近年来，支撑预测方法进步的一种黑科技叫做“深度学习”，它与人类大脑有着类似的工作方式，利用“反向传播”的方法从数据中不断训练、反馈、学习，获取“知识”。

     就预测而言，随着不断的训练、自我学习，预测模型会得到不断优化，预测准确性也在随着学习而改进，而越来越高的预测准确性为商业决策提供了可信赖的基础。预测支持决策。一个完整的预测支持决策的回路包括下图所示8个组成部分。这中间，数据在整个历史数据输入、模型训练、数据预测、决策、执行、结果收集、数据反馈的完整回路中流转。

     如今，自动化设备的市场竞争非常激烈，很多厂家为了赢得客户，把精力都放在了打价格战上，甚至为了打赢价格战，不惜无底线的压缩生产成本，这种营销手段一定会被社会淘态，即使一时得志，但必定不会长久合作，甚至会为以后带来不必要的经济和名誉上的损失。所以创达科技公司一直提倡，向技术方面去加强创新，相信只有这样所生产的产品才会占领更多更久的市场。况且，对于技术含量比较高的自动插件机来讲，研发技术人员是企业的竞争力，管理人员的素养是企业的根本源泉。

     以上就是小编关于预测准确性也在随着异形插件机器学习而改进的介绍，希望对大家有用哦！

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