Diferențele dintre învățarea mașinii și rețeaua neuronală
Machine Learning este o aplicație sau sub-câmpul inteligenței artificiale (AI). Machine Learning permite unui sistem să învețe și să progreseze automat din experiență, fără a fi programat explicit. Învățarea automată este o practică în continuă dezvoltare. Scopul învățării automate este să înțeleagă structura datelor și să încadreze aceste date în modele, aceste modele pot fi înțelese și folosite de oameni. În învățare automată, în general, sarcinile sunt clasificate în categorii largi. Aceste categorii explică modul în care se primește învățarea, două dintre cele mai utilizate metode de învățare automată sunt învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată.
Rețeaua neuronală este inspirată de structura creierului. Rețeaua neuronală conține entități extrem de interconectate, numite unități sau noduri. Rețelele neuronale sunt tehnologii de învățare profundă. În general, se concentrează pe rezolvarea proceselor complexe. O rețea neuronală tipică este un grup de algoritmi, acești algoritmi modelează datele folosind neuroni pentru învățarea automată.
Comparații față în cap între învățarea mașinii și rețeaua neuronală (infografie)
Mai jos este cea mai bună comparație 5 între Rețeaua de învățare a mașinilor și Neural 
Diferențele cheie între învățarea mașinii și rețeaua neuronală
Mai jos sunt listele de puncte, descrieți diferențele cheie între învățarea mașinii și rețeaua neuronală:
- După cum s-a discutat mai sus, învățarea automată este un set de algoritmi care analizează datele și învață din date pentru a lua decizii informate, în timp ce rețeaua neuronală este un astfel de grup de algoritmi pentru învățarea automată.
- Rețelele neuronale sunt modele de învățare profundă, modelele de învățare profundă sunt concepute pentru a analiza frecvent datele cu structura logică, cum ar fi noi oamenii să tragem concluzii. Este un subset de învățare automată.
- Modelele de învățare automată urmează funcția care a învățat din date, dar, la un moment dat, mai are nevoie de unele îndrumări. De exemplu, dacă un algoritm de învățare automată dă un rezultat sau o predicție inexactă, atunci un inginer va păși și va efectua unele ajustări, în timp ce, în modelele de rețele neuronale artificiale, algoritmii sunt suficient de capabili să determine singuri, dacă sunt previziunile. / rezultatele sunt corecte sau nu.
- Structurile de rețea neuronală / aranjează algoritmi în diferite moduri, care pot învăța și lua decizii inteligente de la sine. În timp ce în învățarea automată, deciziile sunt luate numai pe baza a ceea ce a învățat.
- Modelele / metodele de învățare automată pot fi două tipuri de învățări supravegheate și nesupervizate. În cazul în care în rețeaua neuronală avem rețea neuronală avansată, Baza radială, Kohonen, Rețelele neuronale recurente, convoluționale, modulare.
- Învățarea supravegheată și învățarea nesupervizată sunt sarcini de învățare automată.
- Învățarea supravegheată este pur și simplu un proces de algoritm de învățare din setul de date de instruire. Învățarea supravegheată este locul în care aveți variabile de intrare și o variabilă de ieșire și utilizați un algoritm pentru a învăța funcția de mapare de la intrare la ieșire. Scopul este aproximarea funcției de mapare, astfel încât atunci când avem date noi de intrare să putem prezice variabilele de ieșire pentru respectivele date.
- Învățarea nesupravegheată este modelarea structurii subiacente sau ascunse sau a distribuției datelor pentru a afla mai multe despre date. Învățarea nesupravegheată este aceea în care aveți doar date de intrare și nu aveți variabile de ieșire corespunzătoare.
- În rețeaua neuronală datele vor trece prin straturi interconectate de noduri, clasificând caracteristicile și informațiile unui strat înainte de a trece rezultatele la alte noduri din straturile ulterioare. Rețeaua neuronală și învățarea profundă diferă doar de numărul de straturi de rețea. O rețea neuronală tipică poate avea două-trei straturi, în care rețeaua de învățare profundă poate avea zeci sau sute.
- În învățarea automată, există o serie de algoritmi care pot fi aplicați oricărei probleme de date. Aceste tehnici includ regresia, gruparea k-mijlocii, regresia logistică, arbori de decizie etc.
- Din punct de vedere arhitectural, o rețea neurală artificială este prezentată cu straturi de neuroni artificiali sau, de asemenea, numite ca unități de calcul capabile să ia input și să aplice o funcție de activare împreună cu un prag pentru a afla dacă mesajele sunt transmise.
- Modelul simplu de rețea neuronală conține: Primul strat este stratul de intrare, urmat de un strat ascuns și, în sfârșit, de un strat de ieșire. Fiecare dintre aceste straturi poate conține unul sau mai mulți neuroni. Modelele pot deveni mai complexe, cu capacități sporite de rezolvare a problemelor și de abstractizare prin creșterea numărului de straturi ascunse și numărul neuronilor dintr-un anumit strat.
- Există modele supravegheate și nesupravegheate care folosesc rețele neuronale, cel mai cunoscut este rețeaua neuronală de avans, care arhitectura este un grafic conectat și direcționat al neuronilor, fără cicluri care sunt instruite folosind algoritmul numit backpropagation.
- Învățarea automată, sistemele de învățare sunt adaptive și evoluează constant din noi exemple, astfel încât acestea sunt capabile să determine modelele din date. Pentru ambele date este stratul de intrare. Ambele dobândesc cunoștințe prin analiza comportamentelor anterioare sau / și date experimentale, în timp ce într-o rețea neuronală învățarea este mai profundă decât învățarea automată.
Învățarea mașinilor și tabelul comparativ al rețelei neuronale
Mai jos este cea mai de top 5 comparație între învățarea mașinii și rețeaua neuronală
| Comparație de bază între învățarea mașinii și rețeaua neuronală | Învățare automată | Retea neurala |
| Definiție | Machine Learning este un set de algoritmi care analizează datele și învață din datele analizate și folosește aceste învățări pentru a descoperi tipare de interes. | Rețea Neurală sau Rețea Neurală Artificială este un set de algoritmi utilizați în învățarea automată pentru modelarea datelor utilizând grafice ale neuronilor. |
| Eco-System | Inteligență artificială | Inteligență artificială |
|
Aptitudini necesare pentru a învăța |
|
|
| Zonele aplicate |
|
|
| Exemple | Siri, Google Maps și Google Search etc. | Recunoașterea imaginii, compresia imaginii și motoarele de căutare etc. |
Concluzie - Învățarea mașinilor împotriva rețelei neuronale
Se încadrează în același domeniu al Inteligenței artificiale, în care rețeaua neuronală este un sub-câmp al învățării prin mașină, învățarea prin mașină servește mai ales din ceea ce a învățat, în care rețelele neuronale sunt învățare profundă care alimentează inteligența cea mai umană în mod artificial. O putem încheia spunând că rețelele neuronale sau învățările profunde sunt următoarea evoluție a învățării automate. Acesta explică modul în care o mașină poate lua propria decizie cu exactitate, fără a fi nevoie ca programatorul să le spună acest lucru.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru diferența maximă dintre învățarea mașinii și rețeaua neuronală. Aici vom discuta, de asemenea, despre diferențele cheie ale învățării de mașini și ale rețelei neuronale cu infografie și tabelul de comparație. De asemenea, puteți arunca o privire la următoarele articole pentru a afla mai multe.
- Minerirea datelor vs învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi
- Învățare automată față de analize predictive - 7 diferențe utile
- Rețele neuronale vs învățare profundă - comparații utile de învățat
- Ghid pentru carieră în Google Maps