如今，认知学习的应用比以往更为普遍。通常意义上讲，认知学习与认知计算就是涉及AI技术与信号处理的操作过程或技术平台。
AI是刺激商业发展的一颗新星，取代了以往的资本和劳动力的投入。它同样可以发挥潜力，产生新生势力，通过改变人们的工作方式、提升人的角色地位来促进商业的发展。并且越来越多的领域也正为AI所折服，因为它可以很好地处理数据、寻找数据模式并以惊人的速度学习识别各种行为。
任何AI中的基础学习过程——机器学习，都体现着机器在数据流中穿梭识别模式与逻辑系统的能力。这一过程可以通过辅助或非辅助计算来完成，当然大多数场合下会优先采用后者。
其实一台机器的学习能力与预测分析能力是大同小异的，在讨论辅助性机器学习(数据流中有预先设定好的数据模式)的同时，也就是在讨论预测分析的另一种形式。
那两者的区别到底是什么呢?相似点又是什么?两个术语能互相交换吗?
机器学习的基本操作VS预测分析
上文也提到过，机器学习就是计算机自主积累知识来学习并模仿人类行为的一项科学技术。机器通过观察并与真实世界建立联系来获取数据与信息，以辅助性和非辅助性的方式对数据流进行处理。
辅助机器学习会运行提前设定好的模式，调用库中的行为以及人为输入的数据，以便机器更精准地学习。而非辅助性机器学习则完全依赖于机器去识别这些模式，然后在数据流中分辨各种行为。
预测分析在许多方面都与辅助性机器学习相似，这就是为什么AI领域的专家一直将预测分析视为机器学习的分支。换句话说，不是所有的预测分析和预测分析模型都可以归类为机器学习。
因为预测分析会使用历史数据做描述性分析。该过程会基于历史数据，采用之前预测分析过程中已设定的参数，计算分析额外的数据流。大多数情况下分析依据的规则和模式都会保持一致。所以跟机器学习相比，预测分析偏静态，且适应性较低。
模式识别的差异
通过上述描述，不难看出机器学习与预测分析的主要区别在于：预测分析依靠提前设定好的模式，但难以适应新的数据流;而机器学习则更加智能化，它会根据遇到的数据流来调整模式和参数。
此外，二者运用的模型也不同。预测分析中会用到诸如数据组处理器和主流分类器这样的模型;机器学习会更高级一些，用到贝叶斯网络和深化学习。
还有，二者模型和参数的更新途径也不一样。对于预测分析，任何分析模型或参数的改变都需要经手数据科学家。没有人为输入，就不会出现分析模型面对数据流时的随机应变。但机器学习可以自动更新模型。
还有一点值得大家注意，就是二者针对的点不同。预测分析更多侧重于用例。由于参数和模式是人为录入到分析模型中的，所以特定的预测分析过程用例是数据科学家来确定的。机器学习则完全由数据驱动，因此数据流的变化会影响到AI对其的分析。
优缺点
很难说两者谁更胜一筹。虽然整体而言，机器学习的技术更先进，也更灵活，但要想创建精准的统计模型，就必须保证精确的数据。倘若数据不符合标准，那AI识别任何模式或行为时也会有偏差。
预测分析更适合处理数据流，因为要求的特定参数，特别是那些分析参数都可以由数据科学家设定。在预测分析的过程中，为了确保分析结果的准确性，需要调到大量的历史数据。分析模型会深入了解过去的模式和趋势，作为分析的基础。
另一方面，几乎所有预测分析模型都可以当即生效。一旦历史数据和分析参数准备就绪，分析模型就可以根据情况作出相应调整，处理新的数据流。唯一麻烦的是预测分析模型不能在数据流中随机应变。
在分析步骤执行之前，机器学习还要经过一个较长的过程。毕竟在计算中，对AI的要求是能够了解不同的数据流并能准确识别出其中的模式，从而精准处理新数据，得出可靠的结果。这个学习过程就是二者的最大区别。
正如读者所见，两个方法在许多方面都有不同，但有些方面却高度相似。不过可以放心地说，预测分析可以算得上是机器学习过程中的一部分，但不代表所有的预测分析都可以归类为机器学习。
