Чем A/B тестирование отличается от машинного обучения?

A/B-тестирование и машинное обучение имеют разные цели и подходы. www.seldon.io

A/B-тестирование (раздельное тестирование) — это контролируемый эксперимент, в ходе которого сравнивают два или более варианта какого-либо параметра (например, веб-страницы, почтовой кампании или рекламы). www.ourbusinessladder.com Цель — определить, какой из вариантов работает лучше. www.ourbusinessladder.com capalearning.com

Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам анализировать большие объёмы данных, выявлять закономерности и делать прогнозы. www.ourbusinessladder.com Модели машинного обучения учатся на прошлых данных и могут постоянно улучшаться без явного программирования. www.ourbusinessladder.com

Некоторые другие отличия:

• Среда разработки: модели машинного обучения обычно разрабатываются в автономной среде перед применением к динамическим данным, в то время как A/B-тестирование проводится на живых или онлайн-данных. www.seldon.io
• Количество переменных: модели машинного обучения обрабатывают и сопоставляют множество различных переменных в рамках наборов данных. www.seldon.io A/B-тестирование, в свою очередь, работает с отдельными переменными и используется для понимания эффектов часто очень небольших изменений в них. www.seldon.io

Несмотря на различия, A/B-тестирование и машинное обучение могут дополнять друг друга. www.seldon.io A/B-тестирование может использоваться для оптимизации алгоритмов машинного обучения, а алгоритмы машинного обучения — для автоматизации процесса A/B-тестирования. www.seldon.io

Пользователь

Время добавления