Различия между машинным обучением и нейронной сетью
Машинное обучение - это приложение или подполе искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение позволяет системе автоматически учиться и прогрессировать из опыта без явного программирования. Машинное обучение - это постоянно развивающаяся практика. Цель машинного обучения состоит в том, чтобы понять структуру данных и приспособить эти данные к моделям. Эти модели могут быть поняты и использованы людьми. В машинном обучении в целом задачи классифицируются по широким категориям. Эти категории объясняют, как происходит обучение. Двумя наиболее широко используемыми методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение.
Нейронная сеть вдохновлена структурой мозга. Нейронная сеть содержит сильно взаимосвязанные объекты, называемые узлами или узлами. Нейронные сети - это технологии глубокого обучения. Как правило, основное внимание уделяется решению сложных процессов. Типичная нейронная сеть представляет собой группу алгоритмов, эти алгоритмы моделируют данные, используя нейроны для машинного обучения.
Сравнение лицом к лицу между машинным обучением и нейронной сетью (инфографика)
Ниже приведено 5 лучших сравнений между машинным обучением и нейронной сетью. 
Ключевые различия между машинным обучением и нейронной сетью
Ниже приведены списки точек, описывающих ключевые различия между машинным обучением и нейронной сетью:
- Как обсуждалось выше, машинное обучение - это набор алгоритмов, которые анализируют данные и учатся на них для принятия обоснованных решений, тогда как нейронная сеть является одной из таких групп алгоритмов для машинного обучения.
- Нейронные сети - это модели глубокого обучения, модели глубокого обучения предназначены для частого анализа данных с логической структурой, наподобие того, как мы, люди, делаем выводы. Это подмножество машинного обучения.
- Модели машинного обучения следуют функциям, извлеченным из данных, но в какой-то момент они все еще нуждаются в некотором руководстве Например, если алгоритм машинного обучения дает неточный результат или прогноз, тогда вмешается инженер и вносит некоторые коррективы, тогда как в моделях искусственных нейронных сетей алгоритмы достаточно способны самостоятельно определять, являются ли прогнозы / результаты точны или нет.
- Нейронные сети структурируют / упорядочивают алгоритмы по уровням моды, которые могут самостоятельно учиться и принимать разумные решения. Принимая во внимание, что в Машинном обучении решения принимаются на основе только того, чему он научился.
- Модели / методы машинного обучения или обучения могут быть двух типов обучения под наблюдением и без учителя. Где в нейронной сети у нас есть прямая нейронная сеть, Радиальная основа, Кохонен, Рекуррентные, Сверточные, Модульные нейронные сети.
- Обучение под наблюдением и обучение без учителя являются задачами машинного обучения.
- Контролируемое обучение - это просто процесс обучения алгоритму из набора данных обучения. При контролируемом обучении у вас есть входные переменные и выходная переменная, и вы используете алгоритм для изучения функции отображения от входа к выходу. Цель состоит в том, чтобы приблизить функцию отображения, чтобы, когда у нас были новые входные данные, мы могли предсказать выходные переменные для этих данных.
- Неконтролируемое обучение - это моделирование базовой или скрытой структуры или распределения данных, чтобы узнать больше о данных. Обучение без учителя - это когда у вас есть только входные данные и нет соответствующих выходных переменных.
- В нейронной сети данные будут проходить через взаимосвязанные слои узлов, классифицировать характеристики и информацию слоя перед передачей результатов другим узлам в последующих слоях. Нейронные сети и глубокое обучение отличаются только количеством сетевых уровней. Типичная нейронная сеть может иметь два-три уровня, в которых сеть глубокого обучения может иметь десятки или сотни.
- В машинном обучении существует ряд алгоритмов, которые можно применять к любой проблеме с данными. Эти методы включают регрессию, кластеризацию k-средних, логистическую регрессию, деревья решений и т. Д.
- Архитектурно, искусственная нейронная сеть представлена слоями искусственных нейронов или также называется вычислительными единицами, способными принимать входные данные и применять функцию активации вместе с порогом, чтобы выяснить, передаются ли сообщения.
- Простая модель нейронной сети содержит: Первый слой - это входной слой, за которым следует один скрытый слой и, наконец, выходной слой. Каждый из этих слоев может содержать один или несколько нейронов. Модели могут стать более сложными, с увеличенными возможностями решения проблем и абстрагирования, увеличивая количество скрытых слоев и количество нейронов в данном слое.
- Существуют контролируемые и неконтролируемые модели, использующие нейронные сети, наиболее широко известной является нейронная сеть с прямой связью, архитектура которой представляет собой связанный и направленный граф нейронов без циклов, которые обучаются с использованием алгоритма, называемого обратным распространением.
- Машинное обучение, системы обучения являются адаптивными и постоянно развиваются на основе новых примеров, поэтому они способны определять закономерности в данных. Для обоих данных это входной слой. Оба получают знания посредством анализа предыдущих поведений или экспериментальных данных, в то время как в нейронной сети обучение глубже, чем машинное обучение.
Сравнение машинного обучения и нейронной сети
Ниже приведено 5 лучших сравнений между машинным обучением и нейронной сетью.
| Базовое сравнение между машинным обучением и нейронной сетью | Машинное обучение | Нейронная сеть |
| Определение | Машинное обучение - это набор алгоритмов, которые анализируют данные и учатся на проанализированных данных и используют эти знания для обнаружения интересующих их моделей. | Нейронная сеть или искусственная нейронная сеть - это один набор алгоритмов, используемых в машинном обучении для моделирования данных с использованием графиков нейронов. |
| Eco-System | Искусственный интеллект | Искусственный интеллект |
|
Навыки, необходимые для изучения |
|
|
| Прикладные области |
|
|
| Примеры | Siri, Google Maps и Google Search и т. Д. | Распознавание изображений, сжатие изображений, поисковые системы и т. Д. |
Вывод - машинное обучение против нейронной сети
Он относится к той же области искусственного интеллекта, где нейронная сеть является подполем машинного обучения. Машинное обучение служит в основном из того, чему научилось, в котором нейронные сети являются глубоким обучением, которое искусственно питает интеллект, подобный человеческому. Мы можем заключить это, сказав, что нейронные сети или глубокие знания - это следующая эволюция машинного обучения. Это объясняет, как машина может принять собственное решение точно, без какой-либо необходимости программиста.
Рекомендуемая статья
Это было руководством к разнице между машинным обучением и нейронной сетью. Здесь мы также обсудим ключевые различия между машинным обучением и нейронной сетью с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше.
- Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - 10 лучших вещей, которые вам нужно знать
- Машинное обучение против прогнозирующей аналитики - 7 полезных отличий
- Нейронные сети против глубокого обучения - полезные сравнения для изучения
- Руководство по карьере в Google Maps