Forskjeller mellom maskinlæring og nevralt nettverk
Machine Learning er et program eller underfeltet til kunstig intelligens (AI). Maskinlæring gjør det mulig for et system å automatisk lære og gå videre fra erfaring uten å være programmert eksplisitt. Machine Learning er en kontinuerlig utvikling av praksis. Målet med maskinlæring er å forstå datastrukturen og passe disse dataene til modeller. Disse modellene kan forstås og brukes av mennesker. I maskinlæring generelt blir oppgavene klassifisert i brede kategorier. Disse kategoriene forklarer hvordan læring mottas, to av de mest brukte maskinlæringsmetodene er veiledet læring og uovervåket læring.
Det nevrale nettverket er inspirert av hjernens struktur. Neuralnettet inneholder sterkt sammenkoblede enheter, kalt enheter eller noder. Nevrale nettverk er dyp læringsteknologier. Det fokuserer generelt på å løse komplekse prosesser. Et typisk nevralt nettverk er en gruppe algoritmer, disse algoritmene modellerer dataene ved hjelp av nevroner for maskinlæring.
Sammenligninger fra hodet til hodet mellom maskinlæring og nevralt nettverk (infografikk)
Nedenfor er topp 5-sammenligningen mellom Machine Learning vs Neural Network 
Viktige forskjeller mellom maskinlæring og nevralt nettverk
Nedenfor er listen over punkter, som beskriver de viktigste forskjellene mellom maskinlæring og nevralt nettverk:
- Som diskutert ovenfor er maskinlæring et sett med algoritmer som analyserer data og lærer av dataene for å ta informerte beslutninger, mens nevralt nettverk er en slik gruppe algoritmer for maskinlæring.
- Nevrale nettverk er modeller for dyp læring, modeller for dyp læring er designet for å ofte analysere data med den logiske strukturen som hvordan vi mennesker vil trekke konklusjoner. Det er en undergruppe av maskinlæring.
- Maskinlæringsmodeller følger funksjonen som lærte av dataene, men på et tidspunkt trenger den fortsatt litt veiledning. For eksempel, hvis en maskinlæringsalgoritme gir et unøyaktig utfall eller forutsigelse, vil en ingeniør trå til og gjøre noen justeringer, mens algoritmene i kunstige nevrale nettverksmodeller er nok til å bestemme på egenhånd, om spådommene / resultatene er nøyaktige eller ikke.
- Nevrale nettverk strukturerer / ordner algoritmer i lag med mote, som kan lære og ta intelligente beslutninger på egen hånd. Mens i maskinlæring tas avgjørelsene basert på det den kun har lært.
- Maskinlæringsmodeller / -metoder eller -læringer kan være to typer veiledede og uovervåkte læringer. Hvor i det nevrale nettverket har vi fremadrettet nevralt nettverk, Radial basis, Kohonen, Recurrent, Convolutional, Modular neurale nettverk.
- Veiledet læring og Uovervåket læring er maskinlæringsoppgaver.
- Veiledet læring er ganske enkelt en prosess for å lære algoritme fra opplæringsdatasettet. Overvåket læring er der du har inngangsvariabler og en utgangsvariabel, og du bruker en algoritme for å lære kartleggingsfunksjonen fra input til output. Målet er å tilnærme kartleggingsfunksjonen slik at når vi har nye inndata, kan vi forutsi utgangsvariablene for de dataene.
- Uovervåket læring modellerer den underliggende eller skjulte strukturen eller distribusjonen av dataene for å lære mer om dataene. Uovervåket læring er der du bare har inndata og ingen tilsvarende utgangsvariabler.
- I nevrale nettverk vil data passere gjennom sammenkoblede lag med noder, klassifisere egenskaper og informasjon om et lag før resultatene videreføres til andre noder i påfølgende lag. Nevralt nettverk og dyp læring skiller seg bare ut etter antall nettverkslag. Et typisk nevralt nettverk kan ha to til tre lag, der dyp læringsnettverk kan ha flere titalls eller hundrevis.
- I maskinlæring er det et antall algoritmer som kan brukes på ethvert dataproblem. Disse teknikkene inkluderer regresjon, k-betyr klynging, logistisk regresjon, beslutningstrær, etc.
- Arkitektonisk vises et kunstig nevralt nettverk med lag med kunstige nevroner, eller også kalt som beregningsenheter som kan ta innspill og anvende en aktiveringsfunksjon sammen med en terskel for å finne ut om meldinger blir sendt videre.
- Den enkle modellen for nevralt nettverk inneholder: Det første laget er input-laget, etterfulgt av det er et skjult lag, og til slutt av et output-lag. Hvert av disse lagene kan inneholde en eller flere nevroner. Modeller kan bli mer komplekse, med økt problemløsning og abstraksjonsevner ved å øke antall skjulte lag og antall nevroner i et gitt lag.
- Det er overvåkede og uten tilsynsmodeller som bruker nevrale nettverk. Den mest kjente er feed forward nevrale nettverk, hvilken arkitektur er en tilkoblet og rettet graf over nevroner, uten sykluser som blir trent ved å bruke algoritmen kalt backpropagation.
- Læring av maskiner, læringssystemer er tilpasningsdyktige og utvikler seg kontinuerlig fra nye eksempler, slik at de er i stand til å bestemme mønstrene i dataene. For begge dataene er inngangssjiktet. Begge tilegner seg kunnskap gjennom analyse av tidligere atferd eller eksperimentelle data, mens læringen i et nevralt nettverk er dypere enn maskinlæringen.
Machine Learning vs Neural Network Comparison Table
Nedenfor er den 5 øverste sammenligningen mellom Machine Learning vs Neural Network
| Grunnleggende sammenligning mellom maskinlæring og nevralt nettverk | Maskinlæring | Nevrale nettverket |
| Definisjon | Maskinlæring er et sett med algoritmer som analyserer data og lærer av de analyserte dataene og bruker disse læringene til å oppdage interessante mønstre. | Neural Network eller Artificial Neural Network er et sett med algoritmer som brukes i maskinlæring for å modellere dataene ved hjelp av grafer over Neurons. |
| Eco-system | Kunstig intelligens | Kunstig intelligens |
|
Ferdigheter som kreves for å lære |
|
|
| Anvendte områder |
|
|
| eksempler | Siri, Google Maps og Google Søk osv. | Bildegjenkjenning, bildekomprimering, og søkemotorer osv. |
Konklusjon - Machine Learning vs Neural Network
Det faller inn under samme felt av kunstig intelligens, der Neural Network er et underfelt av maskinlæring, maskinlæring tjener mest fra det den har lært, hvor nevrale nettverk er dyp læring som styrker den mest menneskelignende intelligensen kunstig. Vi kan avslutte det med å si at nevrale nettverk eller dype læringer er den neste utviklingen av maskinlæring. Den forklarer hvordan en maskin kan ta sin egen avgjørelse nøyaktig uten at det er behov for at programmereren forteller dem det.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en guide til den største forskjellen mellom Machine Learning vs Neural Network. Her diskuterer vi også Machine Learning vs Neural Network viktige forskjeller med infografikk og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer.
- Data mining vs maskinlæring - 10 beste ting du trenger å vite
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 nyttige forskjeller
- Nevrale nettverk vs dyp læring - nyttige sammenligninger å lære
- Veiledning for karriere i Google Maps