Відмінності між машинним навчанням та нейронною мережею
Машинне навчання - це додаток або підполе штучного інтелекту (AI). Машинне навчання дозволяє системі автоматично навчатись та прогресувати на основі досвіду без явного запрограмування. Машинне навчання - це практика, що постійно розвивається. Мета машинного навчання - зрозуміти структуру даних і вписати ці дані у моделі, ці моделі можуть бути зрозумілі та використані людьми. У машинному навчанні загалом завдання класифікуються на широкі категорії. Ці категорії пояснюють, як отримується навчання, два з найбільш широко використовуваних методів машинного навчання - це контрольоване навчання та непідконтрольне навчання.
Нейронна мережа надихається структурою мозку. Нейронна мережа містить високо взаємопов'язані об'єкти, що називаються одиницями або вузлами. Нейронні мережі - це технології глибокого навчання. Зазвичай фокусується на вирішенні складних процесів. Типова нейронна мережа - це група алгоритмів, ці алгоритми моделюють дані, використовуючи нейрони для машинного навчання.
Порівняння між машинним навчанням та нейронною мережею (Інфографіка)
Нижче наведено топ-5 порівнянь між машинним навчанням та нейронною мережею 
Ключові відмінності між машинним навчанням та нейронною мережею
Нижче наведено списки пунктів, опишіть ключові відмінності між машинним навчанням та нейронною мережею:
- Як обговорювалося вище, машинне навчання - це набір алгоритмів, які аналізують дані та вчаться з даних для прийняття обгрунтованих рішень, тоді як нейронна мережа є однією з таких груп алгоритмів машинного навчання.
- Нейронні мережі - це моделі глибокого навчання, моделі глибокого навчання розроблені для того, щоб часто аналізувати дані з логічною структурою, як, наприклад, як ми робити люди висновки. Це підмножина машинного навчання.
- Моделі машинного навчання слідкують за функцією, засвоєною з даних, але в певний момент вона все ж потребує певних вказівок. Наприклад, якщо алгоритм машинного навчання дає неточний результат або передбачення, то інженер вступить і зробить деякі корективи, тоді як у моделях штучних нейронних мереж алгоритми здатні самостійно визначати, чи є прогнози / результати точні чи ні.
- Нейронна мережа структурує / впорядковує алгоритми за шарами моди, які можуть самостійно вчитися та приймати розумні рішення. Тоді як у машинному навчанні рішення приймаються на основі того, чого він лише навчився.
- Моделі / методи машинного навчання або навчання можуть бути двома типами під контролем і без нагляду. Де в нейромережі у нас є нейромережа подачі, радіальна основа, Кохонен, періодична, згорткова, модульна нейронна мережа.
- Контрольоване навчання та непідконтрольне навчання - це завдання машинного навчання.
- Контрольоване навчання - це просто алгоритм навчання навчального набору даних. Контрольоване навчання - це те, де у вас є вхідні змінні та вихідні змінні, і ви використовуєте алгоритм для вивчення функції відображення від введення до виводу. Метою є наближення функції відображення, щоб, коли ми маємо нові вхідні дані, ми могли передбачити вихідні змінні для цих даних.
- Непідконтрольне навчання - це моделювання основної або прихованої структури або розподілу даних, щоб дізнатися більше про дані. Навчання без нагляду - це те, де у вас є лише вхідні дані та відсутні відповідні вихідні змінні.
- У нейромережі дані будуть проходити через взаємопов'язані шари вузлів, класифікуючи характеристики та інформацію шару, перш ніж передавати результати на інші вузли наступних шарів. Нейромережа та глибоке навчання відрізняються лише кількістю мережевих шарів. Типова нейронна мережа може мати два-три шари, де мережа глибокого навчання може мати десятки чи сотні.
- У машинному навчанні існує ряд алгоритмів, які можна застосувати до будь-якої проблеми даних. Ці методи включають регресію, кластеризацію k-засобів, логістичну регресію, дерева рішень тощо.
- В архітектурному плані штучна нейронна мережа експонується із шарами штучних нейронів, або їх також називають обчислювальними одиницями, здатними приймати введення та застосовувати функцію активації разом із порогом, щоб з’ясувати, чи передаються повідомлення вздовж.
- Проста модель нейронної мережі містить: Перший шар - це вхідний шар, за ним - один прихований шар, і нарешті - вихідний шар. Кожен з цих шарів може містити один або кілька нейронів. Моделі можуть стати більш складними, при збільшенні можливостей вирішення проблем та абстракції за рахунок збільшення кількості прихованих шарів та кількості нейронів у заданому шарі.
- Існують керовані та непідконтрольні моделі, що використовують нейронні мережі, найбільш загальновідомою є нейронна мережа подання вперед, архітектура якої є з'єднаним та спрямованим графіком нейронів, без циклів, які навчаються за алгоритмом, званим зворотним розповсюдженням.
- Машинне навчання, системи навчання адаптуються та постійно розвиваються з нових прикладів, тому вони здатні визначати закономірності даних. Для обох даних є вхідний рівень. Обидва здобувають знання за допомогою аналізу попередньої поведінки чи / та експериментальних даних, тоді як у нейронній мережі навчання глибше, ніж машинне навчання.
Таблиця порівняння машинного навчання та нейронної мережі
Нижче наведено 5 найвищих порівнянь між машинним навчанням та нейронною мережею
| Основне порівняння між машинним навчанням та нейронною мережею | Машинне навчання | Нейронна мережа |
| Визначення | Машинне навчання - це набір алгоритмів, які аналізують дані та вивчають дані, що розбираються, і використовують ці знання для виявлення цікавих моделей. | Нейронна мережа або штучна нейронна мережа - це сукупність алгоритмів, що використовуються в машинному навчанні для моделювання даних за допомогою графіків нейронів. |
| Екосистема | Штучний інтелект | Штучний інтелект |
|
Навички, необхідні для навчання |
|
|
| Прикладні райони |
|
|
| Приклади | Сірі, Карти Google і Пошук Google тощо. | Розпізнавання зображень, Стиснення зображень та пошукові системи тощо. |
Висновок - Машинне навчання проти нейронної мережі
Він підпадає під те саме поле «Штучний інтелект», де нейронна мережа є підполем машинного навчання, машинне навчання служить здебільшого з того, про що вона навчилася, де нейронні мережі - це глибоке навчання, яке штучно забезпечує найбільш людський інтелект. Ми можемо закінчити це, сказавши, що нейронні мережі або глибоке навчання - це наступна еволюція машинного навчання. Це пояснює, як машина може приймати своє власне рішення точно, не вимагаючи, щоб програміст про це сказав.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо найбільшої різниці між машинним навчанням та нейронною мережею. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності машинного навчання проти нейронної мережі з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше.
- Обмін даними проти машинного навчання - 10 найкращих речей, які вам потрібно знати
- Машинне навчання проти прогнозованої аналітики - 7 корисних відмінностей
- Нейронні мережі та глибоке навчання - корисні порівняння
- Керівництво по кар’єрі на Картах Google