Jelaskan dalam beberapa kata bagaimana analisis data eksplorasi tradisional (dalam statistik) berbeda dari pembelajaran mesin?

Perbedaan umum penting dalam fokus dan tujuan antara pembelajaran mesin dan Analisis Data Eksploratif (EDA) tradisional adalah bahwa pembelajaran mesin lebih berorientasi pada aplikasi daripada menjelaskan sifat dasar fenomena yang mendasari. Pembelajaran Mesin relatif kurang peduli dengan mengidentifikasi hubungan spesifik antara variabel yang terlibat. Misalnya, mengungkap sifat fungsi yang mendasari atau jenis tertentu dari ketergantungan interaktif, multivariat antara variabel bukanlah tujuan utama pembelajaran mesin. Sebaliknya, fokusnya adalah pada menghasilkan solusi yang dapat menghasilkan prediksi yang berguna. Pembelajaran Mesin menerima antara lain pendekatan jenis "kotak hitam" untuk eksplorasi data atau penemuan pengetahuan dan menggunakan tidak hanya teknik Analisis Data Eksploratif (EDA) tradisional, tetapi juga teknik seperti Jaringan Neural yang dapat menghasilkan prediksi yang valid tetapi tidak mampu mengidentifikasi sifat spesifik dari prediksi interrelasi antara variabel yang menjadi dasar prediksi.