El aprendizaje estadístico implica el aprendizaje del casting en un sentido estadístico, es decir, suponiendo que haya una función de distribución de probabilidad que relacione las variables independientes y dependientes. Este análisis probabilístico asegura que la inferencia funcione incluso a partir de evidencia incompleta o ruidosa.
Si bien el reconocimiento de patrones es más una aplicación de ingeniería del aprendizaje automático (ML), que trata sobre el reconocimiento de patrones en los datos, especialmente en un sentido visual. Es por eso que el reconocimiento de patrones es ampliamente adoptado en la comunidad de visión por computadora (CV) sobre ML. El reconocimiento de patrones y el ML se superponen sustancialmente.
Por lo tanto, estos campos ML y reconocimiento de patrones son bastante similares, la superposición es tan grande que literalmente son solo una y la misma cosa separada solo por el contexto. Lo mismo puede decirse sobre la visión artificial y la visión artificial, la visión artificial es solo la aplicación de la visión artificial en una configuración industrial o práctica, mientras que la visión artificial es más un esfuerzo académico.
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Así, el aprendizaje automático en el contexto de:
- El análisis estadístico se llama aprendizaje estadístico. Para un estadístico, ML es aprendizaje estadístico.
- La informática se llama aprendizaje automático. Para los informáticos, ML es ML.
- La ingeniería se llama reconocimiento de patrones. Para un ingeniero, ML es el reconocimiento de patrones.
Mientras que la clasificación es el proceso de categorizar la entrada en un conjunto finito de clases discretas o etiquetas de categoría. Se puede considerar un problema en el aprendizaje estadístico, el reconocimiento de patrones o el aprendizaje automático.
Espero que esto ayude.
