[[2001__Statistical Science__Statistical Modeling - The Two Cultures]] --- [[品質管理における機械学習の有用性]]によると、 - 統計学（SQCを含む）：説明性を重んじ、因果関係を知りたい時に使う - 機械学習：未来の事象を予測したい時に使う（説明性は求めない） ![[Pasted image 20220709112936.png]] --- <blockquote class="twitter-tweet" data-theme="dark" data-dnt="true" align="center"><p lang="ja" dir="ltr">＜やりたいこと＞<br>・ソフトセンサー<br>・異常検知<br>・システム同定（モデル予測制御）<br>「説明性」を求める統計解析的な思想を重視しつつ、やりたいことは「予測（機械学習）」と言ったところかな。 <a href="https://t.co/TSWy5Ajcxf">pic.twitter.com/TSWy5Ajcxf</a></p>&mdash; こーし⚡️ケミカルエンジニア (@mimikousi) <a href="https://twitter.com/mimikousi/status/1538839512360660992?ref_src=twsrc%5Etfw">June 20, 2022</a></blockquote> <script async src="https://platform.twitter.com/widgets.js" charset="utf-8"></script> - [[機械学習]]：データから「予測」する - [[統計学|統計解析]]：データを「説明」する  --- [言語学の世界でも統計と機械学習という2つの文化が対立 - Qiita](https://qiita.com/KanNishida/items/4ed44360a0b07e9b3bd6)