Różnice między uczeniem maszynowym a siecią neuronową
Uczenie maszynowe to aplikacja lub podpole sztucznej inteligencji (AI). Uczenie maszynowe pozwala systemowi automatycznie uczyć się i rozwijać na podstawie doświadczenia bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe to stale rozwijająca się praktyka. Celem uczenia maszynowego jest zrozumienie struktury danych i dopasowanie tych danych do modeli, modele te mogą być zrozumiane i wykorzystywane przez ludzi. W uczeniu maszynowym zadania są ogólnie podzielone na szerokie kategorie. Te kategorie wyjaśniają, w jaki sposób uczenie się odbywa się, dwie z najczęściej używanych metod uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane i uczenie się bez nadzoru.
Sieć neuronowa inspirowana jest strukturą mózgu. Sieć neuronowa zawiera wysoce połączone ze sobą byty, zwane jednostkami lub węzłami. Sieci neuronowe to technologie głębokiego uczenia się. Zasadniczo koncentruje się na rozwiązywaniu złożonych procesów. Typowa sieć neuronowa to grupa algorytmów. Algorytmy te modelują dane za pomocą neuronów do uczenia maszynowego.
Bezpośrednie porównania między uczeniem maszynowym a siecią neuronową (infografiki)
Poniżej znajduje się porównanie 5 najlepszych między uczeniem maszynowym a siecią neuronową 
Kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a siecią neuronową
Poniżej znajdują się listy punktów, opisz kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a siecią neuronową:
- Jak omówiono powyżej, uczenie maszynowe jest zestawem algorytmów, które analizują dane i uczą się z nich w celu podejmowania świadomych decyzji, podczas gdy sieć neuronowa jest jedną z takich grup algorytmów uczenia maszynowego.
- Sieci neuronowe są modelami do głębokiego uczenia się, modele do głębokiego uczenia się są zaprojektowane do częstej analizy danych o strukturze logicznej, tak jak my, ludzie, wyciągniemy wnioski. Jest to podzbiór uczenia maszynowego.
- Modele uczenia maszynowego są zgodne z funkcją wyuczoną z danych, ale w pewnym momencie nadal wymagają wskazówek. Na przykład, jeśli algorytm uczenia maszynowego podaje niedokładny wynik lub prognozę, wówczas inżynier wkroczy i dokona pewnych korekt, podczas gdy w modelach sztucznych sieci neuronowych algorytmy są w stanie samodzielnie ustalić, czy prognozy / wyniki są dokładne lub nie.
- Sieć neuronowa tworzy / porządkuje algorytmy w warstwach mody, które same mogą uczyć się i podejmować inteligentne decyzje. Podczas gdy w uczeniu maszynowym decyzje są podejmowane wyłącznie na podstawie tego, czego się nauczył.
- Modele / metody uczenia maszynowego lub uczenia się mogą być dwoma rodzajami uczenia się nadzorowanego i bez nadzoru. Gdzie w sieci neuronowej mamy sprzężoną sieć neuronową, Radialną podstawę, Kohonen, Rekurencyjną, Konwolucyjną, Modularną sieć neuronową.
- Uczenie nadzorowane i uczenie się bez nadzoru to zadania uczenia maszynowego.
- Uczenie nadzorowane to po prostu proces uczenia się algorytmu z zestawu danych szkoleniowych. Uczenie nadzorowane to miejsce, w którym masz zmienne wejściowe i zmienną wyjściową, i używasz algorytmu do nauki funkcji mapowania od wejścia do wyjścia. Celem jest przybliżenie funkcji mapowania, aby gdy mamy nowe dane wejściowe, mogliśmy przewidzieć zmienne wyjściowe dla tych danych.
- Uczenie się bez nadzoru polega na modelowaniu podstawowej lub ukrytej struktury lub dystrybucji danych, aby uzyskać więcej informacji na temat danych. Uczenie się bez nadzoru to miejsce, w którym masz tylko dane wejściowe i brak odpowiednich zmiennych wyjściowych.
- W sieci neuronowej dane będą przekazywane przez połączone ze sobą warstwy węzłów, klasyfikując cechy i informacje o warstwie przed przekazaniem wyników do innych węzłów w kolejnych warstwach. Sieć neuronowa i głębokie uczenie się różnią się tylko liczbą warstw sieciowych. Typowa sieć neuronowa może mieć od dwóch do trzech warstw, przy czym sieć do głębokiego uczenia może mieć dziesiątki lub setki.
- W uczeniu maszynowym istnieje wiele algorytmów, które można zastosować do każdego problemu z danymi. Techniki te obejmują regresję, grupowanie k-średnich, regresję logistyczną, drzewa decyzyjne itp.
- Architektonicznie sztuczna sieć neuronowa jest wyświetlana z warstwami sztucznych neuronów, lub też nazywanymi jednostkami obliczeniowymi, które mogą przyjmować dane wejściowe i stosować funkcję aktywacji wraz z progiem, aby dowiedzieć się, czy wiadomości są przekazywane dalej.
- Prosty model sieci neuronowej zawiera: Pierwsza warstwa jest warstwą wejściową, następnie jest jedna warstwa ukryta, a na końcu warstwa wyjściowa. Każda z tych warstw może zawierać jeden lub więcej neuronów. Modele mogą stać się bardziej złożone, ze zwiększonymi możliwościami rozwiązywania problemów i abstrakcji poprzez zwiększenie liczby ukrytych warstw i liczby neuronów w danej warstwie.
- Istnieją nadzorowane i nienadzorowane modele wykorzystujące sieci neuronowe, najbardziej znana jest sieć neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym, której architektura jest połączonym i ukierunkowanym wykresem neuronów, bez cykli trenowanych przy użyciu algorytmu zwanego propagacją wsteczną.
- Uczenie maszynowe, systemy uczenia się są adaptacyjne i stale ewoluują na podstawie nowych przykładów, dzięki czemu są w stanie określić wzorce danych. Dla obu danych jest warstwa wejściowa. Obaj zdobywają wiedzę poprzez analizę wcześniejszych zachowań lub danych eksperymentalnych, podczas gdy w sieci neuronowej uczenie się jest głębsze niż uczenie maszynowe.
Tabela porównawcza uczenia maszynowego a sieci neuronowej
Poniżej znajduje się 5 najwyższe porównanie między uczeniem maszynowym a siecią neuronową
| Podstawowe porównanie między uczeniem maszynowym a siecią neuronową | Nauczanie maszynowe | Sieć neuronowa |
| Definicja | Uczenie maszynowe to zestaw algorytmów, które analizują dane i uczą się na podstawie przeanalizowanych danych i wykorzystują te zdobycze do odkrywania wzorców zainteresowania. | Sieć neuronowa lub sztuczna sieć neuronowa to jeden zestaw algorytmów wykorzystywanych w uczeniu maszynowym do modelowania danych przy użyciu wykresów neuronów. |
| Eco-System | Sztuczna inteligencja | Sztuczna inteligencja |
|
Umiejętności wymagane do nauki |
|
|
| Obszary zastosowania |
|
|
| Przykłady | Siri, Mapy Google i Wyszukiwarka Google itp. | Rozpoznawanie obrazu, kompresja obrazu, wyszukiwarki itp. |
Wniosek - uczenie maszynowe a sieć neuronowa
Obejmuje to tę samą dziedzinę sztucznej inteligencji, w której sieć neuronowa jest podpola uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe służy głównie temu, czego się nauczyło, przy czym sieci neuronowe to głębokie uczenie się, które sztucznie napędza inteligencję najbardziej ludzką. Możemy zakończyć to stwierdzeniem, że sieci neuronowe lub głębokie uczenie się to kolejna ewolucja uczenia maszynowego. Wyjaśnia, w jaki sposób maszyna może podejmować własne decyzje dokładnie bez potrzeby informowania ich przez programistę.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po najważniejszej różnicy między uczeniem maszynowym a siecią neuronową. Tutaj omawiamy także kluczowe różnice w uczeniu maszynowym vs sieci neuronowej za pomocą infografiki i tabeli porównawczej. Możesz także zapoznać się z poniższymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej.
- Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć
- Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna - 7 przydatnych różnic
- Sieci neuronowe a głębokie uczenie się - przydatne porównania do nauki
- Przewodnik po karierze w Mapach Google