Razlike med strojnim učenjem in nevronsko mrežo
Strojno učenje je aplikacija ali podpolje umetne inteligence (AI). Strojno učenje omogoča sistemu, da samodejno uči in napreduje iz izkušenj, ne da bi bil izrecno programiran. Strojno učenje je nenehno razvijajoča se praksa. Cilj strojnega učenja je razumeti strukturo podatkov in te podatke vgraditi v modele, te modele ljudje lahko razumejo in uporabljajo. Naloge v strojnem učenju so na splošno razvrščene v široke kategorije. Te kategorije razlagajo, kako se učenje sprejema, dve od najpogosteje uporabljenih metod strojnega učenja sta nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje.
Nevronsko mrežo navdihuje zgradba možganov. Nevronska mreža vsebuje močno povezane enote, ki jih imenujemo enote ali vozlišča. Nevronske mreže so tehnologije globokega učenja. Na splošno se osredotoča na reševanje zapletenih procesov. Tipična nevronska mreža je skupina algoritmov, ki algoritmi modelirajo podatke z uporabo nevronov za strojno učenje.
Primerjava med strojnim učenjem in nevronsko mrežo (Infographics)
Spodaj je zgornjih 5 primerjav med strojnim učenjem in nevronsko mrežo 
Ključne razlike med strojnim učenjem in nevronsko mrežo
Spodaj so seznami točk, opišite ključne razlike med strojnim učenjem in nevronsko mrežo:
- Kot je razloženo zgoraj, je strojno učenje niz algoritmov, ki analizirajo podatke in se iz njih učijo za sprejemanje premišljenih odločitev, medtem ko je nevronsko omrežje ena takih skupin algoritmov za strojno učenje.
- Nevronske mreže so modeli globokega učenja, modeli globokega učenja so zasnovani tako, da pogosto analizirajo podatke z logično strukturo, na primer, kako bi ljudje sklepali. Je podvrsta strojnega učenja.
- Modeli strojnega učenja sledijo funkciji, ki smo se je naučili iz podatkov, toda na neki točki je še vedno potrebno nekaj napotkov. Na primer, če algoritem strojnega učenja daje netočen rezultat ali napoved, bo inženir stopil in naredil nekatere prilagoditve, medtem ko so v modelih umetnih nevronskih mrež algoritmi dovolj sposobni, da sami določijo, ali napovedi / rezultati so natančni ali ne.
- Nevronsko omrežje strukturira / ureja algoritme v slojih mode, ki se lahko sami naučijo in sprejemajo inteligentne odločitve. Medtem ko se pri strojnem učenju odločitve sprejemajo samo na podlagi tega, kar se je naučil.
- Modeli / metode ali metode strojnega učenja so lahko dva tipa nadzorovanega in nenadzorovanega učenja. Kjer v nevronski mreži imamo povratno nevronsko mrežo, radialno osnovo, Kohonen, ponavljajoče se, konvolucijsko, modularno nevronsko omrežje.
- Nadzorovano učenje in nenadzorovano učenje sta nalogi strojnega učenja.
- Nadzorovano učenje je preprosto postopek učenja algoritma iz baze podatkov o usposabljanju. Nadzorovano učenje je mesto, kjer imate vhodne spremenljivke in izhodno spremenljivko, z algoritmom pa se naučite funkcije preslikave od vhoda do izhoda. Cilj je približati funkcijo preslikave, tako da lahko, ko imamo nove vhodne podatke, predvidimo izhodne spremenljivke za te podatke.
- Nenadzorovano učenje modelira osnovno ali skrito strukturo ali distribucijo podatkov, če želite izvedeti več o podatkih. Nenadzorovano učenje je tam, kjer imate samo vhodne podatke in nobene ustrezne izhodne spremenljivke.
- V nevronskem omrežju bodo podatki prehajali skozi med seboj povezane plasti vozlišč, razvrščali značilnosti in informacije sloja, preden bodo rezultate posredovali drugim vozliščem v naslednjih plasteh. Nevronsko omrežje in globoko učenje se razlikujeta le po številu mrežnih plasti. Običajna nevronska mreža ima lahko dve do tri plasti, pri čemer ima lahko omrežje globokega učenja na desetine ali stotine.
- Pri strojnem učenju obstaja vrsta algoritmov, ki jih je mogoče uporabiti za vsako težavo s podatki. Te tehnike vključujejo regresijo, združevanje k-sredstev, logistično regresijo, drevesa odločanja itd.
- V arhitekturnem smislu je umetna nevronska mreža razstavljena s plastmi umetnih nevronov ali imenovanimi tudi kot računske enote, ki lahko sprejmejo in uporabijo aktivacijsko funkcijo skupaj s pragom, da ugotovijo, ali so sporočila poslana.
- Preprost model nevronske mreže vsebuje: Prva plast je vhodna plast, sledi ji ena skrita plast in nazadnje izhodna plast. Vsaka od teh plasti lahko vsebuje enega ali več nevronov. Modeli lahko postanejo bolj zapleteni, s povečanjem zmožnosti reševanja problemov in abstrakcije s povečanjem števila skritih plasti in števila nevronov v določeni plasti.
- Obstajajo nadzorovani in nenadzorovani modeli, ki uporabljajo nevronske mreže, najbolj znano je nevronsko omrežje s pomikom naprej, arhitektura je povezan in usmerjen graf nevronov, brez ciklov, ki bi bili usposobljeni z algoritmom, imenovanim backpropagation.
- Strojno učenje, učni sistemi so prilagodljivi in se nenehno razvijajo iz novih primerov, zato so sposobni določiti vzorce v podatkih. Za oba podatka je vhodna plast. Oba pridobivata znanje z analizo prejšnjih vedenj ali / in eksperimentalnih podatkov, medtem ko je v nevronski mreži učenje globlje od strojnega učenja.
Primerjalna tabela strojnega učenja proti nevronskim omrežjem
Spodaj je 5 najvišjih primerjav med strojnim učenjem in nevronsko mrežo
| Osnovna primerjava med strojnim učenjem in nevronsko mrežo | Strojno učenje | Zivcno omrezje |
| Opredelitev | Strojno učenje je niz algoritmov, ki analizirajo podatke in se učijo iz razčlenjenih podatkov ter uporabljajo ta učenja za odkrivanje vzorcev, ki vas zanimajo. | Nevronska mreža ali Umetna nevronska mreža je en niz algoritmov, ki se uporabljajo pri strojnem učenju za modeliranje podatkov z uporabo grafih Nevronov. |
| Ekosistem | Umetna inteligenca | Umetna inteligenca |
|
Spretnosti, potrebne za učenje |
|
|
| Uporabljena območja |
|
|
| Primeri | Siri, Google Maps in Google Search itd. | Prepoznavanje slik, stiskanje slik in iskalniki itd. |
Zaključek - Strojno učenje proti nevronski mreži
Spada pod isto področje umetne inteligence, kjer je nevronska mreža podpolje strojnega učenja, strojno učenje pa služi predvsem iz tega, kar se je naučil, pri čemer so nevronske mreže globoko učenje, ki umetno poganja večino človeku podobne inteligence. Zaključimo ga lahko tako, da rečemo, da so nevronske mreže ali globoko učenje naslednji razvoj strojnega učenja. Pojasnjuje, kako lahko stroj natančno sprejme svojo odločitev, ne da bi jim programer moral to povedati.
Priporočeni članek
To je vodilo za največjo razliko med strojnim učenjem in nevronsko mrežo. Tukaj razpravljamo tudi o ključnih razlikah med strojnim učenjem in nevronsko mrežo z infografiko in primerjalno tabelo. Če želite izvedeti več, si lahko ogledate tudi naslednje članke.
- Izvajanje podatkov v primerjavi z strojnim učenjem - 10 najboljših stvari, ki jih morate vedeti
- Strojno učenje v primerjavi z napovedno analitiko - 7 uporabnih razlik
- Nevronske mreže in poglobljeno učenje - koristne primerjave za učenje
- Vodnik po karieri v Google Zemljevidih