Forskelle mellem maskinlæring og neuralt netværk
Machine Learning er et program eller underfeltet til kunstig intelligens (AI). Maskinindlæring gør det muligt for et system automatisk at lære og gå videre fra erfaringer uden at være eksplicit programmeret. Machine Learning er en kontinuerlig udvikling af praksis. Målet med maskinlæring er at forstå datastrukturen og passe disse data til modeller. Disse modeller kan forstås og bruges af mennesker. I maskinlæring generelt er opgaverne klassificeret i brede kategorier. Disse kategorier forklarer, hvordan læring modtages, to af de mest anvendte metodelæringsmetoder er overvåget læring og uovervåget læring.
Neuralnetværket er inspireret af hjernens struktur. Det neurale netværk indeholder meget sammenkoblede enheder, kaldet enheder eller knudepunkter. Neurale netværk er dyb læringsteknologier. Det fokuserer generelt på at løse komplekse processer. Et typisk neuralt netværk er en gruppe af algoritmer, disse algoritmer modellerer dataene ved hjælp af neuroner til maskinlæring.
Sammenligninger fra head to head mellem maskinlæring vs neuralt netværk (infografik)
Nedenfor er Top 5-sammenligningen mellem Machine Learning vs Neural Network 
De vigtigste forskelle mellem maskinlæring og neuralt netværk
Nedenfor er lister over punkter, der beskriver de vigtigste forskelle mellem maskinlæring vs neuralt netværk:
- Som omtalt ovenfor er maskinlæring et sæt algoritmer, der analyserer data og lærer af dataene for at tage informerede beslutninger, hvorimod neuralt netværk er en sådan gruppe af algoritmer til maskinlæring.
- Neurale netværk er modeller for dyb læring, modeller med dyb læring er designet til ofte at analysere data med den logiske struktur som hvordan vi mennesker ville drage konklusioner. Det er en undergruppe af maskinlæring.
- Maskinlæringsmodeller følger den funktion, der blev lært af dataene, men på et tidspunkt skal den stadig have en vis vejledning. For eksempel, hvis en maskinlæringsalgoritme giver et unøjagtigt resultat eller forudsigelse, vil en ingeniør træde ind og foretage nogle justeringer, hvorimod algoritmerne i kunstige neurale netværksmodeller er tilstrækkelige til at bestemme på egen hånd, om forudsigelserne / resultater er nøjagtige eller ej.
- Neurale netværksstrukturer / arrangerer algoritmer i lag af mode, der kan lære og tage intelligente beslutninger på egen hånd. Mens der ved maskinlæring træffes beslutningerne baseret på, hvad den kun har lært.
- Maskinlæringsmodeller / -metoder eller -læringer kan være to typer overvågede og uovervåget indlæring. Hvor i det neurale netværk har vi fremadrettet neuralt netværk, Radial basis, Kohonen, tilbagevendende, indviklede, modulære neurale netværk.
- Overvåget læring og Uovervåget læring er maskinlæringsopgaver.
- Overvåget læring er simpelthen en proces med indlæringsalgoritme fra træningsdatasættet. Overvåget indlæring er det sted, hvor du har inputvariabler og en outputvariabel, og du bruger en algoritme til at lære kortlægningsfunktionen fra input til output. Målet er at tilnærme kortlægningsfunktionen, så når vi har nye inputdata, kan vi forudsige outputvariablerne for disse data.
- Uovervåget læring modellerer den underliggende eller skjulte struktur eller distribution af dataene for at lære mere om dataene. Uovervåget læring er det sted, hvor du kun har inputdata og ingen tilsvarende outputvariabler.
- I neurale netværk vil data passere gennem sammenkoblede lag af noder, klassificere egenskaber og information om et lag, før resultaterne sendes videre til andre noder i efterfølgende lag. Neuralt netværk og dyb læring adskilles kun med antallet af netværkslag. Et typisk neuralt netværk kan have to til tre lag, hvor dyb læringsnetværk kan have snesevis eller hundreder.
- I maskinlæring er der et antal algoritmer, der kan anvendes til ethvert dataproblem. Disse teknikker inkluderer regression, k-middel-gruppering, logistisk regression, beslutningstræer osv.
- Arkitektonisk vises et kunstigt neuralt netværk med lag af kunstige neuroner, eller også kaldet som computerenheder, der er i stand til at tage input og anvende en aktiveringsfunktion sammen med en tærskel for at finde ud af, om der sendes meddelelser.
- Den enkle model for neuralt netværk indeholder: Det første lag er inputlaget, efterfulgt af der er et skjult lag, og til sidst af et outputlag. Hvert af disse lag kan indeholde en eller flere neuroner. Modeller kan blive mere komplekse med øget problemløsning og abstraktionsevne ved at øge antallet af skjulte lag og antallet af neuroner i et givet lag.
- Der er overvågede og ikke-overvågede modeller ved hjælp af neurale netværk, den mest almindeligt kendte er feed-frem neurale netværk, hvilken arkitektur er en tilsluttet og rettet graf over neuroner, uden cykler, der trænes ved hjælp af algoritmen kaldet backpropagation.
- Maskinlæring, læringssystemer er adaptive og udvikler sig konstant fra nye eksempler, så de er i stand til at bestemme mønstre i dataene. For begge data er inputlaget. Begge tilegner sig viden gennem analyse af tidligere opførsel eller eksperimentelle data, mens læringen i et neuralt netværk er dybere end maskinlæringen.
Machine Learning vs Neural Network Comparison Table
Nedenfor er den 5 øverste sammenligning mellem Machine Learning vs Neural Network
| Grundlæggende sammenligning mellem maskinlæring og neuralt netværk | Maskinelæring | Neural Network |
| Definition | Maskinlæring er et sæt algoritmer, der analyserer data og lærer af de parsede data og bruger disse læringer til at opdage interessemønstre. | Neuralt netværk eller kunstigt neuralt netværk er et sæt algoritmer, der bruges i maskinlæring til modellering af data ved hjælp af grafer over neuroner. |
| Eco-System | Kunstig intelligens | Kunstig intelligens |
|
Kompetencer kræves for at lære |
|
|
| Anvendte områder |
|
|
| eksempler | Siri, Google Maps og Google Search osv. | Billedgenkendelse, billedkomprimering og søgemaskiner osv. |
Konklusion - Machine Learning vs Neural Network
Det falder ind under det samme felt af kunstig intelligens, hvor neurale netværk er et underfelt af maskinlæring, maskinlæring tjener hovedsageligt fra det, det har lært, hvor neurale netværk er dyb læring, der styrker den mest menneskelignende intelligens kunstigt. Vi kan afslutte det med at sige, at neurale netværk eller dyb læring er den næste udvikling af maskinlæring. Det forklarer, hvordan en maskine kan træffe deres egne beslutninger nøjagtigt uden behov for, at programmereren fortæller dem det.
Anbefalet artikel
Dette har været en guide til den største forskel mellem Machine Learning vs Neural Network. Her diskuterer vi også Machine Learning vs Neural Network centrale forskelle med infografik og sammenligningstabel. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere.
- Data mining vs Machine learning - 10 bedste ting, du skal vide
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskelle
- Neurale netværk vs dyb læring - nyttige sammenligninger at lære
- Vejledning til karriere i Google Maps