Kovarianz vs. Korrelation: [Alles, was Sie wissen müssen]

Bei der Interpretation von Daten mit Hilfe von Technologien wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist viel Permutation und Kombination erforderlich. Es hilft, unterschiedliche Ergebnisse in verschiedenen Situationen vorherzusagen. Diese Permutationen und Kombinationen werden weitgehend mit Hilfe von Variablen durchgeführt.

Eine Variable ist ein Element, eine Menge oder eine Zahl, die in einem Datensatz gemessen werden kann. Dieser Artikel oder diese Menge ist nicht festgelegt und kann sich in verschiedenen Situationen durch interne oder externe Faktoren ändern. Wenn der genaue Wert eines Elements unbekannt ist, bezeichnen wir es als Variable. Daher werden Variablen oft als Platzhalter einer unbekannten Größe bezeichnet. Eine Variable ist als ein veränderbarer Wert definiert, der von den Befehlen eines Computerprogramms oder der Eingabe in Computer- und Programmiersprache abhängt.

Beispielsweise sind in einem E-Commerce-Datensatz, der Kundenkäufe umfasst, Kundenpräferenzen oder die Wahrscheinlichkeit, ein bestimmtes Produkt in der Zukunft zu bestellen, eine Variable. Dies hängt von den Bedürfnissen der Kunden, dem Einkommen, dem Alter und anderen Faktoren ab. Lassen Sie uns mehr darüber erfahren, wie Variablen funktionieren und wie die Beziehung zwischen zwei Variablen bestimmt wird.

Was ist Kovarianz?

Kovarianz misst die Beziehung oder gegenseitige Abhängigkeit zwischen zwei Variablen. Sie bestimmt, in welche Richtung sich eine Variable bewegen würde, wenn die andere Variable denselben Datensatz ändert.

Es gibt zwei Arten von Kovarianz – positiv und negativ. Wenn eine Variable verändert wird und die zweite Variable sich in die gleiche Richtung bewegt, spricht man von positiver Kovarianz. Bewegt sich die zweite Variable in die entgegengesetzte Richtung, spricht man von negativer Kovarianz.

Der höhere Wert der Kovarianz bedeutet die Abhängigkeit der beiden Variablen. Eine positive Kovarianz bedeutet, dass die Variablen direkt proportional sind und sich in die gleiche Richtung bewegen. Negative Kovarianzwerte sagen uns, dass die beiden Zufallsvariablen indirekt miteinander verbunden sind und sich in entgegengesetzte Richtungen bewegen. Das heißt, wenn die Menge einer Variablen zunimmt, nimmt die einer anderen ab.

Was ist Korrelation?

In einer bestimmten Situation oder einem Datensatz kann es mehr als eine Variable geben. Diese Variablen können entweder vollständig miteinander in Beziehung stehen oder nicht miteinander in Beziehung stehen. Es ist entscheidend, die Beziehung zwischen zwei Variablen abzuleiten, um die Genauigkeit beizubehalten und gleichzeitig günstige Ergebnisse zu ermitteln. Dies ist als Korrelation bekannt, ein statistisches Maß, das die Beziehung zwischen zwei Variablen angibt.

Die Korrelation erklärt die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen und zeigt die Bewegung einer Variablen, wenn sich die andere Variable ändert.

Wenn es zwei Variablen X und Y gibt und es eine Änderung von X gibt, würde die Korrelation die Änderung von Y aufgrund einer Variation von X messen. Sie berechnet, ob Y eine positive Änderung oder eine negative Änderung mit einer Änderung von X zeigt .

Ähnlich wie bei der Kovarianz gibt es drei Arten von Korrelationen – positiv, negativ und null. Bei positiver Korrelation steigt die andere Variable ebenfalls, wenn eine Variable in einem Diagramm steigt. Bei einer negativen Korrelation sinkt die andere Variable, wenn eine Variable steigt. Bei positiver und negativer Korrelation steigen und fallen die Variablen proportional oder linear. Wenn die Korrelation null ist, sind die Variablen nicht miteinander verbunden und es gibt keinen linearen Graphen.

Die Korrelation wird mit Hilfe des Pearson-Koeffizienten gemessen. Der Wert des Korrelationskoeffizienten liegt zwischen -1 und 1.

Was ist der Unterschied zwischen Kovarianz und Korrelation?

Die Begriffe Kovarianz und Korrelation werden oft synonym verwendet. Sie sind jedoch nicht gleich. Es ist schwierig für die Menschen, die Unterschiede zwischen den beiden herauszufinden. Lassen Sie uns im Detail Kovarianz vs. Korrelation verstehen.

1. Was es misst

Kovarianz und Korrelation sind sehr ähnlich und verwirrend. Beide sind eine Messung von Variablen. Ein bemerkenswerter Unterschied zwischen den beiden besteht jedoch darin, dass die Kovarianz die Änderung zwischen den Variablen misst. Sie sagt aus, wie zwei Variablen miteinander in Beziehung stehen und ob sie sich in die gleiche oder entgegengesetzte Richtung bewegen. Die Kovarianz definiert nicht, wie sich die Variablen ändern. Es bestätigt nur, ob die Variablen miteinander verwandt sind oder nicht.

Andererseits wird das Ausmaß oder der Grad der Veränderung von Variablen mit Hilfe der Korrelation bestimmt. Es ist eine Funktion der Kovarianz.

2. Werte

Der Wert der Korrelation liegt zwischen -1 und 1. Andererseits kann der Wert der Kovarianz eine beliebige Zahl sein. Sein Wert liegt zwischen der negativen Kraft und der positiven Kraft der Unendlichkeit. Die Korrelation hat standardisierte Werte, während die Bedeutung der Kovarianz nicht eindeutig ist. Wir können den Korrelationswert ableiten, wenn wir den Kovarianzkoeffizienten kennen.

3. Maßstabsänderung

Es bedeutet die Ausgangsänderung, wenn die Variablen mit einem konstanten Wert multipliziert werden. Die Skalenverschiebung hat keinen Einfluss auf den Wert der Korrelation. Auch wenn die Variablen mit einer Konstanten multipliziert werden, bleibt die Korrelation gleich. Dies ist jedoch nicht im Fall der Kovarianz der Fall. Es ist von einer Maßstabsänderung betroffen. Wenn die Variablen mit einer Konstanten multipliziert werden, ändert sich die Kovarianz entsprechend.

Was ist die Verwendung von Kovarianz und Korrelation beim maschinellen Lernen?

Beim maschinellen Lernen gibt es verschiedene Variablen – Ziel-, unabhängige, moderate, Stör- und Kontrollvariablen. Diese Variablen erfüllen unterschiedliche Funktionen und spielen eine wichtige Rolle in ML-Algorithmen und -Techniken. Die Hauptaufgabe von Variablen besteht darin, fehlende Werte in Algorithmen hinzuzufügen. Da Daten nicht immer in strukturierter Form vorliegen, können Elemente fehlen. Algorithmen können mit unvollständigen Informationen nicht funktionieren. Daher verwenden Softwareingenieure oder Entwickler beim maschinellen Lernen Variablen, um die fehlenden Werte zu füllen.

Was sind die Karrieremöglichkeiten im maschinellen Lernen?

Eine der entscheidenden Komponenten des maschinellen Lernens und der KI-Technologien ist die Abhängigkeit von Variablen oder die Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen. ML- und KI-Algorithmen liefern Ergebnisse, indem sie die Beziehungen zwischen zwei Variablen identifizieren. Wenn Sie also eine Karriere im maschinellen Lernen aufbauen möchten, müssen Sie die Kovarianz- und Korrelationskonzepte kennen.

Um sich intensiver mit maschinellem Lernen und KI zu beschäftigen, können Sie sich für das Programm „Master of Science in Machine Learning & AI“ von upGrad einschreiben.

Dies ist ein Online-Kurs für Ingenieure, IT- und Datenexperten, der ihnen dabei hilft, Know-how im Bereich maschinelles Lernen und KI zu erwerben. Das Programm verleiht den Lernenden auch den Alumni-Status der Liverpool John Moores University und des International Institute of Information Technology, Bangalore.

Der Kurs ermöglicht es Ihnen, mit Branchenexperten von Flipkart und Zee5 in Kontakt zu treten. Sie haben auch die Möglichkeit, zahlreiche Branchenprojekte durchzuführen, um relevante Fähigkeiten wie Deep Learning und Predictive Analytics sowie Statistiken zu erwerben.

Hier sind die zwei besten Karrieremöglichkeiten in Machine Learning und KI:

1. Datenwissenschaftler

Im Jahr 2012 stellte die Harvard Business Review fest, dass Data Scientist der attraktivste Job des 21. Jahrhunderts ist, da der Bedarf an Data Scientists enorm zunahm. Schon heute herrscht in vielen Branchen ein Mangel an Data Scientists. Wenn Sie Daten faszinierend finden, wartet ein idealer, hochbezahlter Job auf Sie. Das durchschnittliche Gehalt von Datenwissenschaftlern in Indien beträgt fast sieben Lakhs £ pro Jahr. Datenexperten mit mehrjähriger Erfahrung können bis zu 17 Lakhs pro Jahr verdienen.

2. KI-Architekt

Ein weiterer Job, der in der Branche für Aufsehen sorgt, ist AI Architect. So wie ein Architekt seinen Kunden Lösungen anbietet, bieten auch AI Architects ihren Kunden KI-Lösungen an. Sie verstehen die Anforderungen ihrer Kunden und schlagen die richtigen Technologien vor. Das durchschnittliche Gehalt eines KI-Architekten beträgt sechs Lakhs £ pro Jahr.

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Fazit

Variablen spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenanalyse und Entscheidungsfindung in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Korrelation und Kovarianz helfen festzustellen, ob zwischen zwei Variablen eine Beziehung besteht oder nicht. Unternehmen können dann die gewünschten Ergebnisse vorhersagen und entsprechende Entscheidungen treffen. Es ist eines der komplexesten und dennoch wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens. Um Expertenwissen zu maschinellem Lernen und KI zu erlangen, können Sie das Programm von upGrad zu ML und KI absolvieren.