Strojové učení vs neuronové sítě: Rozdíl a srovnání

Strojové učení a neuronové sítě jsou již zakořeněné v každé profesi. Po celá léta se algoritmy snažily generovat správné odhady s co nejmenší lidskou interakcí.

Strojové učení a neuronové sítě jsou dva příklady přístupů umělé inteligence, které se snaží zlepšit výpočetní výkon a porozumění.

Key Takeaways

1. Strojové učení zahrnuje různé algoritmy a techniky, včetně neuronových sítí, pro analýzu dat a učení se z nich.
2. Neuronové sítě inspirované lidským mozkem jsou specifickým typem strojového učení, který vyniká v úlohách rozpoznávání vzorů.
3. Techniky strojového učení lze použít bez neuronových sítí, zatímco neuronové sítě vyžadují specializovaný přístup k učení a optimalizaci.

Strojové učení vs neuronové sítě

Strojové učení je typ umělé inteligence, který umožňuje systémům zlepšit jejich výkon na základě zkušeností. Neuronové sítě jsou typem strojového učení inspirovaného lidským mozkem a skládají se z propojených uzlů, které zpracovávají data k identifikaci vzorců a předpovědi.

Strojové učení se zabývá využitím informací a algoritmů k napodobení způsobu, jakým lidé získávají informace. Zdravotní péče, filtrování spamu, rozpoznávání hlasu a strojové učení jsou některé z oblastí, které využívají strojové učení.

Strojové učení je také pokročilejší formou umělé inteligence. Strojové učení produkuje číselné výsledky, jako je kategorizace skóre.

Kompletní síťová infrastruktura sestávající z vrcholů nebo typů sítí se označuje jako a nervová síť. Funguje to stejně jako neurony v lidském mozku.

Tento nervová síť pak může provádět úkoly, jako je segmentace, klasifikace, porovnávání vzorů, strojový překlad, rozpoznávání znaků a další. To pomáhá při řešení různých problémů s AI.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Strojové učení	Neuronové sítě
Definice	Strojové učení je soubor algoritmů, které shromažďují a analyzují data, rozumí jim a aplikují to, co se naučili, k nalezení vzorců a postřehů.	Neuronové sítě jsou postaveny na principech nalezených v mozku, které pomáhají při jeho činnosti.
Vrstvy	Data jsou jedinou vstupní vrstvou ve strojovém učení.	I v jednoduchém modelu neuronové sítě existuje několik vrstev.
Struktura	Model strojového učení funguje jednoduchým způsobem: získává data a vyvíjí se jako výsledek.	Struktura neuronové sítě je na druhou stranu extrémně složitá.
Klasifikovaný	Modely učení pod dohledem a bez dozoru.	Dopředné, konvoluční, rekurentní a modulární
Organizovat	Model strojového učení se rozhoduje na základě toho, co se naučil z dat.	Neuronová síť organizuje algoritmy takovým způsobem, aby mohla samostatně přijímat spolehlivá rozhodnutí.

Co je strojové učení?

Umělá inteligence a informatika jsou obě podmnožiny strojového učení. Cílem strojového učení je zaměřit se na využití informací a algoritmů k napodobení toho, jak lidé získávají informace.

Algoritmy strojového učení používají vzorová data k vytvoření modelu zvaného trénovací data. Strojové učení má řadu praktických využití.

Zdravotní péče, filtrování spamu, rozpoznávání hlasu a analýza dat jsou některé z oblastí, které využívají strojové učení. V mnoha odvětvích je strojové učení přínosné, protože vývoj tradičních algoritmů je náročný.

V podnikovém světě se strojové učení nazývá prediktivní analytika. V důsledku toho je strojové učení technikou získávání přesných výsledků kombinací sofistikovaných algoritmů.

Strojové učení se zaměřuje na tvorbu počítačových programů, které analyzují informace a využívají je pro vlastní potřeby. Strojové učení je navíc pokročilejším typem umělé inteligence.

Strojové učení má tendenci produkovat numerické výsledky, jako je kategorizace skóre.

Zemědělství, astrofyzika, finance, translační výzkum, extrakce informací, zdravotnictví, reklama, lékařské problémy a vyhledávání na Googlu jsou příklady aplikací strojového učení. Strojové učení má některé nevýhody, jako je neschopnost poskytovat požadované výsledky.

Kromě toho může být strojové učení ovlivněno různými zkresleními dat.

Co jsou neuronové sítě?

Neuronová síť je soubor neuronů, který simuluje složitost lidského mozku, zejména lidského. Jeho teoretický základ byl původně uveden v roce 1873, poté byla provedena různá zkoumání na toto téma.

Srdcem celého systému AI jsou neuronové sítě.

Technologie je postavena z funkčně propojených seskupení neuronů. Každá buňka může být spojena s řadou dalších neuronů a tvoří tak velkou síť.

Fungují stejným způsobem jako skutečný mozek, pokud jde o kognitivní schopnosti. V důsledku toho ovlivnil návrh několika sad nápovědy.

Neuronové sítě mají široké využití.

Systém rozpoznávání, potvrzování sekvence, detekce e-mailového spamu, shromažďování dat, klinický problém, taktická hra a úsudek jsou jen některé z nich. Díky těmto schopnostem si tato technika našla cestu do různých zařízení po celém světě.

Ve srovnání s AI však mají neuronové sítě několik nevýhod.

Tato síť musí být trénována mnohem delší dobu, než může vykonávat určitou funkci. Navíc, na rozdíl od prvního, jeho účinnost je méně účinná.

Síť je však neustále vylepšována, aby se stala hraničním systémem.

Hlavní rozdíly mezi strojovým učením a neuronovými sítěmi

1. Strojové učení je sada nástrojů a technik, které interpretují data, trénují z nich a poté používají to, co se naučili, k nalezení zajímavých vzorců, zatímco neuronové sítě jsou postaveny na algoritmech nalezených v našem mozku, které pomáhají při jeho funkci.
2. Modely strojového učení jsou přizpůsobitelné, což znamená, že se učí z dalších vzorků dat a setkání a časem se vyvíjejí. V důsledku toho mohou modely zaznamenat trendy v datech. Pouze jedna vstupní vrstva je v tomto případě datová. I v jednoduchém modelu neuronové sítě existuje několik vrstev.
3. Model strojového učení funguje přímočaře: přivádí informace a zdokonaluje je. Jak se učí z dat, model ML se postupem času stále více prožívá a vyvíjí. Struktura neuronové sítě je na druhé straně velmi složitá.
4. Algoritmy strojového učení se dělí do dvou kategorií: pod dohledem a učení bez dozoru modely. Čtyři typy neuronových sítí jsou dopředné, rekurentní, konvoluční a modulární neuronové sítě.
5. Neuronová síť organizuje algoritmy tak, že mohou samy provádět přesná rozhodnutí, zatímco model strojového učení přijímá akce v závislosti na tom, co se naučil z informací.

Reference

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
2. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685

Poslední aktualizace: 13. července 2023