Különbségek a gépi tanulás és a neurális hálózat között
A Machine Learning egy alkalmazás vagy a mesterséges intelligencia (AI) almezője. A gépi tanulás lehetővé teszi a rendszer számára, hogy automatikusan megtanuljon és fejlődjön a tapasztalatokból anélkül, hogy kifejezetten programozott lenne. A gépi tanulás folyamatosan fejlődő gyakorlat. A gépi tanulás célja az adatok szerkezetének megértése és az adatok modellekbe illesztése, ezeket a modelleket az emberek megérthetik és felhasználhatják. A gépi tanulásban általában a feladatokat széles kategóriákba sorolják. Ezek a kategóriák magyarázzák a tanulás befogadásának módját, a két legszélesebb körben alkalmazott gépi tanulási módszer a felügyelt és a felügyelet nélküli tanulás.
A neurális hálózatot az agy szerkezete ihlette. A neurális hálózat erősen összekapcsolt entitásokat tartalmaz, úgynevezett egységeket vagy csomópontokat. A neurális hálózatok mély tanulási technológiák. Általában a komplex folyamatok megoldására összpontosít. Egy tipikus neurális hálózat algoritmusok egy csoportja, ezek az algoritmusok az adatokat neuronok segítségével gépi tanuláshoz modellezik.
Head-to-Head összehasonlítások a gépi tanulás és a neurális hálózat között (Infographics)
Az alábbiakban az öt legfontosabb összehasonlítás található a gépi tanulás és a neurális hálózat között 
Főbb különbségek a gépi tanulás és a neurális hálózat között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le a gépi tanulás és a neurális hálózat közötti legfontosabb különbségeket:
- Amint azt a fentiekben tárgyaltuk, a gépi tanulás egy olyan algoritmuskészlet, amely elemzi az adatokat, és megtanulja az adatokat megalapozott döntések meghozatalához, míg a neurális hálózat az egyik ilyen gépi tanulási algoritmuscsoport.
- A neurális hálózatok mély tanulási modellek, a mély tanulási modelleket úgy tervezték, hogy gyakran analizálják az adatokat a logikai struktúrával, például azzal, hogy mi, emberek következtetéseket vonunk le. A gépi tanulás részhalmaza.
- A gépi tanulási modellek követik az adatokból megtanult funkciót, de egy bizonyos ponton még mindig szükség van bizonyos útmutatásokra. Például, ha egy gépi tanulási algoritmus pontatlan eredményt vagy előrejelzést ad, akkor egy mérnök lép be és végrehajt néhány módosítást, míg a mesterséges idegi hálózatok modelljeiben az algoritmusok önmagukban képesek meghatározni, hogy a jóslatok / az eredmények pontosak vagy sem.
- Neurális hálózati struktúrák / algoritmusok rendezése a divatrétegekben, amelyek önmagukban képesek megtanulni és intelligens döntéseket hozni. Míg a gépi tanulásban a döntéseket annak alapján hozza meg, amelyet csak megtanult.
- A gépi tanulási modellek / módszerek vagy tanulások kétféle lehet felügyelt és felügyelet nélküli tanulás. Ahol az ideghálózatban visszatérő neurális hálózat van, Radial base, Kohonen, Recurrent, Convolutional, Modular neurális hálózatok.
- A felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás gépi tanulási feladatok.
- A felügyelt tanulás egyszerűen az algoritmus tanulási folyamata a képzési adatállományból. A felügyelt tanulás az, ahol bemeneti változókat és kimeneti változókat talál, és algoritmus segítségével tanulja meg a leképezési funkciót a bemenettől a kimenetig. A cél a leképezési függvény közelítése, hogy új bemeneti adatokkal megjósoljuk az adatok kimeneti változóit.
- A nem felügyelt tanulás az adatok mögöttes vagy rejtett szerkezetének vagy eloszlásának modellezését szolgálja az adatokkal kapcsolatos további információk megismerése érdekében. A felügyelet nélküli tanulás az, ahol csak bemeneti adatok vannak, és nincs megfelelő kimeneti változó.
- A neurális hálózatban az adatok áthaladnak egymással összekapcsolt csomópontok rétegein, osztályozzák a réteg jellemzőit és információit, mielőtt az eredményeket továbbadják a következő rétegek más csomópontjaihoz. A neurális hálózat és a mély tanulás csak a hálózati rétegek számától különbözik egymástól. Egy tipikus ideghálózatnak két vagy három rétege lehet, ahol a mélytanulás hálózatának tucatjai vagy százai lehetnek.
- A gépi tanulás során számos algoritmus alkalmazható bármilyen adatprobléma esetén. Ezek a technikák magukban foglalják a regressziót, a k-átlagcsoportot, a logisztikai regressziót, a döntési fákat stb.
- Építészetileg egy mesterséges ideghálózatot mutatnak ki mesterséges neuronok rétegeivel, vagy más néven számítási egységekként, amelyek képesek bevitelre és egy aktiválási funkció alkalmazására egy küszöb mellett, hogy megtudja, az üzenetek továbbadódnak-e.
- A neurális hálózat egyszerű modellje az alábbiakat tartalmazza: Az első réteg a bemeneti réteg, amelyet egy rejtett réteg követ, és végül egy kimeneti réteg. Ezen rétegek mindegyike tartalmazhat egy vagy több neuront. A modellek bonyolultabbá válhatnak, a megnövekedett problémamegoldási és absztrakciós képességekkel, ha növelik a rejtett rétegek számát és az adott rétegben lévő neuronok számát.
- Vannak felügyelt és nem felügyelt modellek, amelyek neurális hálózatokat használnak, a legelterjedtebb az előremenő neurális hálózat, amelynek architektúrája összekapcsolt és irányított neuron gráf, és nincs olyan ciklus, amelyet a backpropagation elnevezésű algoritmus segítségével képzünk.
- A gépi tanulás, a tanulási rendszerek adaptívak és folyamatosan fejlődnek új példákból, tehát képesek meghatározni az adatok mintáit. Mindkét adat a bemeneti réteg. Mindkettő a korábbi viselkedés vagy / vagy kísérleti adatok elemzésével szerez ismereteket, míg egy idegi hálózatban a tanulás mélyebb, mint a gépi tanulás.
Gépi tanulás vs. neurális hálózat összehasonlító táblázat
Az alábbiakban az 5 legfelső összehasonlítás található a Machine Learning vs a neurális hálózat között
| Alapvető összehasonlítás a gépi tanulás és a neurális hálózat között | Gépi tanulás | Neurális hálózat |
| Meghatározás | A gépi tanulás egy olyan algoritmuskészlet, amely elemzi az adatokat, megtanul az elemzett adatokból, és ezeket a tanulásokat használja fel az érdeklődéses minták felfedezéséhez. | A neurális hálózat vagy a mesterséges neurális hálózat egy olyan algoritmuskészlet, amelyet a gépi tanulásban használnak az adatok modellezésére a neuronok grafikonjai alapján. |
| Eco-System | Mesterséges intelligencia | Mesterséges intelligencia |
|
A tanuláshoz szükséges készségek |
|
|
| Alkalmazott területek |
|
|
| Példák | Siri, a Google Maps és a Google Search stb. | Képfelismerés, Képtömörítés, Keresőmotorok stb. |
Következtetés - Gépi tanulás vs. neurális hálózat
A mesterséges intelligencia ugyanazon területéhez tartozik, ahol a neurális hálózat a gépi tanulás almezője. A gépi tanulás elsősorban a megtanultaktól származik, ahol az idegi hálózatok mély tanulás, amely mesterségesen hajtja végre a legtöbb emberhez hasonló intelligenciát. Megállapíthatjuk, hogy az ideghálózatok vagy a mély tanulások a gépi tanulás következő fejlődése. Elmagyarázza, hogy egy gép miként tudja pontosan meghozni a saját döntését anélkül, hogy a programozónak ezt kellene mondania.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató a gépi tanulás és a neurális hálózat közötti legnagyobb különbséghez. Itt is megvitatjuk a Machine Learning vs neurális hálózat kulcsfontosságú különbségeit az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is, ha többet szeretne megtudni.
- Adatbányászat és gépi tanulás - 10 legjobb dolog, amit tudnod kell
- Gépi tanulás és prediktív elemzés - 7 hasznos különbség
- Neurális hálózatok vs mély tanulás - Hasznos összehasonlítás a tanuláshoz
- Karrier útmutató a Google Maps-ben