Rozdiely medzi strojovým učením a neurónovou sieťou
Strojové učenie je aplikácia alebo podpole umelej inteligencie (AI). Strojové učenie umožňuje systému automaticky sa učiť a napredovať zo skúseností bez toho, aby bol výslovne naprogramovaný. Strojové učenie je prax, ktorá sa neustále vyvíja. Cieľom strojového učenia je porozumieť štruktúre údajov a prispôsobiť ich do modelov, tieto modely môžu ľudia pochopiť a používať. V strojovom vzdelávaní sú úlohy všeobecne klasifikované do širokých kategórií. Tieto kategórie vysvetľujú, ako sa učenie prijíma, dvoma najbežnejšie používanými metódami strojového učenia sú učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru.
Neurónová sieť je inšpirovaná štruktúrou mozgu. Neurónová sieť obsahuje vysoko vzájomne prepojené entity, nazývané jednotky alebo uzly. Neurónové siete sú technológie na hlboké vzdelávanie. Vo všeobecnosti sa zameriava na riešenie zložitých procesov. Typická neurónová sieť je skupina algoritmov. Tieto algoritmy modelujú údaje pomocou neurónov pre strojové učenie.
Porovnanie vzájomných vzťahov medzi strojovým učením a neurónovou sieťou (infografika)
Nižšie je päť najlepších porovnaní medzi strojovým učením a neurónovou sieťou 
Kľúčové rozdiely medzi strojovým učením a neurónovou sieťou
Nižšie sú uvedené zoznamy bodov, opíšte kľúčové rozdiely medzi strojovým učením a neurónovou sieťou:
- Ako je uvedené vyššie, strojové učenie je skupina algoritmov, ktoré analyzujú údaje a učia sa od nich, aby sa mohli informovane rozhodovať, zatiaľ čo neurónová sieť je jednou z takýchto skupín algoritmov pre strojové učenie.
- Neurónové siete sú hlboké vzdelávacie modely, hlboké vzdelávacie modely sú navrhnuté tak, aby často analyzovali údaje s logickou štruktúrou, ako by sme my, ľudia vyvodili závery. Je to podmnožina strojového učenia.
- Modely strojového učenia sa riadia funkciou, ktorá sa získala z údajov, ale v určitom okamihu stále potrebuje určité usmernenie. Napríklad, ak algoritmus strojového učenia poskytuje nepresný výsledok alebo predpoveď, potom inžinier vstúpi a vykoná určité úpravy, zatiaľ čo v modeloch umelých neurónových sietí sú algoritmy dostatočne schopné samy určiť, či predpovede / výsledky sú presné alebo nie.
- Neurónové sieťové štruktúry / aranžuje algoritmy vo vrstvách módy, ktoré sa môžu učiť a robiť inteligentné rozhodnutia samy o sebe. Zatiaľ čo v strojovom vzdelávaní sa rozhodnutia prijímajú iba na základe toho, čo sa naučil.
- Modely / metódy strojového učenia alebo učenia sa môžu učiť dva typy a učiť sa bez dozoru. Tam, kde v neurónovej sieti máme doprednú neurónovú sieť, radiálnu bázu, Kohonen, rekurentné, konvolučné, modulárne neurónové siete.
- Dozorované učenie a učenie bez dozoru sú úlohy strojového učenia.
- Dozorované učenie je jednoducho proces algoritmu učenia sa zo súboru údajov o školení. Kontrolované učenie je miesto, kde máte vstupné premenné a výstupné premenné a pomocou algoritmu sa naučíte mapovaciu funkciu od vstupu po výstup. Cieľom je aproximovať funkciu mapovania tak, aby sme pri nových vstupných údajoch mohli predpovedať výstupné premenné pre tieto dáta.
- Učenie bez dozoru je modelovaním základnej alebo skrytej štruktúry alebo distribúcie údajov, aby sa o nich dozvedeli viac. Učenie bez dozoru je miesto, kde máte iba vstupné údaje a žiadne zodpovedajúce výstupné premenné.
- V neurónovej sieti budú dáta prechádzať cez vzájomne prepojené vrstvy uzlov, klasifikovať charakteristiky a informácie o vrstve pred tým, ako sa výsledky prenesú na ďalšie uzly v nasledujúcich vrstvách. Neurónová sieť a hlboké učenie sa líšia iba počtom sieťových vrstiev. Typická neurónová sieť môže mať dve až tri vrstvy, pričom sieť hlbokého učenia môže mať desiatky alebo stovky.
- V strojovom vzdelávaní existuje množstvo algoritmov, ktoré je možné použiť na akýkoľvek problém s údajmi. Tieto techniky zahŕňajú regresiu, k-znamená zhlukovanie, logistickú regresiu, rozhodovacie stromy atď.
- Architektonicky je umelá neurónová sieť vystavená vrstvám umelých neurónov alebo sa nazýva aj ako výpočtová jednotka schopná prijať vstup a použiť aktivačnú funkciu spolu s prahom, aby zistila, či sa správy prenášajú ďalej.
- Jednoduchý model neurónovej siete obsahuje: Prvá vrstva je vstupná vrstva, za ktorou nasleduje jedna skrytá vrstva a nakoniec výstupná vrstva. Každá z týchto vrstiev môže obsahovať jeden alebo viac neurónov. Modely sa môžu stať komplexnejšími, so zvýšenými schopnosťami riešenia problémov a abstrakcie zvýšením počtu skrytých vrstiev a počtu neurónov v danej vrstve.
- Existujú supervidované a nesledované modely využívajúce neurónové siete. Najbežnejšou známou je neurónová sieť s priamym posuvom, ktorej architektúra je prepojeným a nasmerovaným grafom neurónov bez cyklov, ktoré sú trénované pomocou algoritmu nazývaného backpropagation.
- Strojové učenie, učebné systémy sa prispôsobujú a neustále sa vyvíjajú z nových príkladov, takže sú schopné určiť vzory v údajoch. Pre obe dáta je vstupná vrstva. Obaja získavajú vedomosti prostredníctvom analýzy predchádzajúcich chovaní alebo experimentálnych údajov, zatiaľ čo v neurónovej sieti je učenie hlbšie ako strojové učenie.
Tabuľka porovnania strojového učenia s neurónovou sieťou
Nižšie je 5 najvyššie porovnanie medzi Machine Learning vs Neural Network
| Základné porovnanie medzi strojovým učením a neurónovou sieťou | Strojové učenie | Neurónová sieť |
| definícia | Strojové učenie je skupina algoritmov, ktoré analyzujú údaje a učia sa z analyzovaných údajov a pomocou týchto poznatkov objavujú vzorce záujmu. | Neurónová sieť alebo umelá neurónová sieť je jedna sada algoritmov používaných v strojovom učení na modelovanie údajov pomocou grafov neurónov. |
| Eco-System | Umela inteligencia | Umela inteligencia |
|
Zručnosti potrebné na učenie |
|
|
| Aplikované oblasti |
|
|
| Príklady | Siri, Mapy Google a Vyhľadávanie Google atď. | Rozpoznávanie obrázkov, kompresia obrázkov a vyhľadávacie nástroje atď. |
Záver - Strojové učenie vs neurónová sieť
Spadá do rovnakej oblasti umelej inteligencie, kde neurónová sieť je podpolí strojového učenia, strojové učenie slúži väčšinou z toho, čo sa naučilo, pričom neurónové siete sú hlboké učenie, ktoré umelo poháňa inteligenciu podobnú človeku. Môžeme to uzavrieť tvrdením, že neurónové siete alebo hlboké učenia sú ďalším vývojom strojového učenia. Vysvetľuje, ako môže stroj urobiť vlastné rozhodnutie presne bez toho, aby to programátor povedal.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na najväčší rozdiel medzi strojovým učením a neurónovou sieťou. Ďalej diskutujeme o kľúčových rozdieloch medzi strojovým učením a neurónovou sieťou s infografikou a porovnávacou tabuľkou. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch.
- Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť
- Strojové učenie vs prediktívne analýzy - 7 užitočných rozdielov
- Neurónové siete vs hlboké učenie - užitočné porovnania učiť
- Sprievodca kariérou v Mapách Google