Explain in few words how traditional exploratory data analysis (in statistics) is different from machine learning?
An important general difference in the focus and purpose between machine learning and the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) is that machine learning is more oriented towards applications than explaining the basic nature of the underlying phenomena. Machine Learning is relatively less concerned with identifying the specific relations between the involved variables. For example, uncovering the nature of the underlying functions or the specific types of interactive, multivariate dependencies between variables are not the main goal of machine learning. Instead, the focus is on producing a solution that can generate useful predictions. Machine Learning accepts among others a "black box" type approach to data exploration or knowledge discovery and uses not only the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, but also such techniques as Neural Networks which can generate valid predictions but are not capable of identifying the specific nature of the interrelations between the variables on which the predictions are based.
Explique em poucas palavras como a análise de dados exploratórios tradicionais (na estatística) é diferente da aprendizagem automática?
Uma importante diferença geral no foco e propósito entre o aprendizado de máquina e a análise de dados exploratórios (EDA) tradicional é que o aprendizado de máquina é mais orientado para aplicações do que para explicar a natureza básica dos fenômenos subjacentes. O aprendizado de máquina é relativamente menos preocupado com a identificação das relações específicas entre as variáveis envolvidas. Por exemplo, descobrir a natureza das funções subjacentes ou os tipos específicos de dependências interativas e multivariadas entre variáveis não são o principal objetivo do aprendizado de máquina. Em vez disso, o foco é em produzir uma solução que possa gerar previsões úteis. O aprendizado de máquina aceita, entre outros, uma abordagem de tipo "caixa negra" para a exploração de dados ou descoberta de conhecimento e usa não apenas as técnicas tradicionais de análise de dados exploratórios (EDA), mas também técnicas como as redes neurais que podem gerar previsões válidas, mas não são capazes de identificar a natureza específica das inter-relações entre as variáveis em que as previsões são baseadas.