Strojno učenje i neuronske mreže već su ukorijenjeni u svakoj profesiji. Godinama su algoritmi pokušavali generirati točne procjene sa što je moguće manje ljudske interakcije.
Strojno učenje i neuronske mreže dva su primjera pristupa umjetnoj inteligenciji koji pokušavaju poboljšati računalne performanse i razumijevanje.
Ključni za poneti
- Strojno učenje obuhvaća različite algoritme i tehnike, uključujući neuronske mreže, za analizu i učenje iz podataka.
- Neuronske mreže, inspirirane ljudskim mozgom, specifična su vrsta strojnog učenja koja se ističe u zadacima prepoznavanja uzoraka.
- Tehnike strojnog učenja mogu se primijeniti bez neuronskih mreža, dok neuronske mreže zahtijevaju specijalizirani pristup učenju i optimizaciji.
Strojno učenje protiv neuronskih mreža
Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije koja omogućuje sustavima da poboljšaju svoje performanse na temelju iskustva. Neuronske mreže su vrsta strojnog učenja inspirirana ljudskim mozgom i sastoje se od međusobno povezanih čvorova koji obrađuju podatke kako bi identificirali obrasce i dali predviđanja.
Strojno učenje bavi se upotrebom informacija i algoritama za oponašanje načina na koji ljudi dobivaju informacije. Zdravstvo, filtriranje neželjene pošte, prepoznavanje glasa i strojno učenje neka su od područja koja koriste strojno učenje.
Također, strojno učenje je napredniji oblik umjetne inteligencije. Strojno učenje daje numeričke rezultate, kao što je kategorizacija rezultata.
Kompletna mrežna infrastruktura koja se sastoji od vrhova ili tipova mreža naziva se a neuronska mreža. Djeluje na isti način na koji rade neuroni u ljudskom mozgu.
Ovaj neuronska mreža tada može obavljati zadatke kao što su segmentacija, klasifikacija, podudaranje uzoraka, strojno prevođenje, prepoznavanje znakova i još mnogo toga. To pomaže u rješavanju raznih problema s umjetnom inteligencijom.
Tabela za usporedbu
| Parametri usporedbe | Strojno učenje | Neuronske mreže |
|---|---|---|
| Definicija | Strojno učenje skup je algoritama koji prikupljaju i analiziraju podatke, razumiju ih i primjenjuju ono što su naučili kako bi pronašli obrasce i uvide. | Neuronske mreže izgrađene su na principima koji se nalaze u mozgu i pomažu u njegovom radu. |
| Slojevi | Podaci su jedini ulazni sloj u strojnom učenju. | Čak iu jednostavnom modelu neuronske mreže postoji nekoliko slojeva. |
| Struktura | Model strojnog učenja funkcionira na jednostavan način: dobiva podatke i razvija se kao rezultat toga. | S druge strane, struktura neuronske mreže izuzetno je zamršena. |
| Svrstan | Nadzirani i nenadzirani modeli učenja. | Feed-forward, konvolucijski, rekurentni i modularni |
| organizovati | Model strojnog učenja donosi odluke na temelju onoga što je naučio iz podataka. | Neuronska mreža organizira algoritme na takav način da može sama donositi pouzdane odluke. |
Što je strojno učenje?
Umjetna inteligencija i računalna znanost podskupine su strojnog učenja. Cilj strojnog učenja je usredotočiti se na upotrebu informacija i algoritama za oponašanje načina na koji ljudi dobivaju informacije.
Algoritmi strojnog učenja koriste uzorke podataka za izradu modela koji se zove podaci za obuku. Strojno učenje ima različite praktične namjene.
Zdravstvo, filtriranje neželjene pošte, prepoznavanje glasa i analiza podataka neka su od područja koja koriste strojno učenje. U mnogim je sektorima strojno učenje korisno jer je razvoj tradicionalnih algoritama izazovan.
U korporativnom svijetu strojno učenje se naziva prediktivna analitika. Posljedično, strojno učenje je tehnika dobivanja točnih rezultata kombiniranjem sofisticiranih algoritama.
Strojno učenje usmjereno je na stvaranje računalnih programa koji analiziraju informacije i koriste ih za vlastite potrebe. Nadalje, strojno učenje je naprednija vrsta umjetne inteligencije.
Strojno učenje daje numeričke rezultate, kao što je kategorizacija rezultata.
Poljoprivreda, astrofizika, financije, translacijska istraživanja, ekstrakcija informacija, zdravstvena skrb, oglašavanje, medicinski problemi i google pretraživanje, sve su to primjeri aplikacija strojnog učenja. Strojno učenje ima neke nedostatke, poput neuspjeha u pružanju željenih rezultata.
Nadalje, na strojno učenje mogu utjecati različite pristranosti podataka.
Što su neuronske mreže?
Neuronska mreža skup je neurona koji simulira složenost ljudskog mozga, posebno ljudskog. Njegovi teorijski temelji prvotno su postavljeni 1873. godine, a zatim nakon što su obavljena različita istraživanja na tu temu.
Neuronske mreže su srce cijelog AI sustava.
Tehnologija je izgrađena od funkcionalno povezanih skupina neurona. Svaka stanica može biti povezana s nizom drugih neurona, tvoreći veliku mrežu.
Oni funkcioniraju na isti način kao i pravi mozak u smislu kognitivnih sposobnosti. Kao rezultat toga, utjecao je na dizajn nekoliko skupova pomoći.
Neuronske mreže imaju širok raspon namjena.
Sustav prepoznavanja, potvrda slijeda, otkrivanje neželjene e-pošte, prikupljanje podataka, klinički problem, taktička igra i prosudba samo su neki od njih. Zbog ovih mogućnosti, ova tehnika je pronašla svoj put u raznu opremu diljem svijeta.
Međutim, postoji nekoliko nedostataka neuronskih mreža u usporedbi s umjetnom inteligencijom.
Ova se mreža mora uvježbavati mnogo duže prije nego što može obavljati određenu funkciju. Nadalje, za razliku od prvog, njegova učinkovitost je manje učinkovita.
Međutim, mreža se uvijek poboljšava kako bi postala rubni sustav.
Glavne razlike između strojnog učenja i neuronskih mreža
- Strojno učenje je skup alata i tehnika koji tumače podatke, treniraju iz njih, a zatim koriste ono što su naučili da pronađu zanimljive obrasce, dok su neuronske mreže izgrađene na algoritmima koji se nalaze u našem mozgu i pomažu u njegovoj funkciji.
- Modeli strojnog učenja su prilagodljivi, što znači da uče iz dodatnih uzoraka podataka i susreta te se razvijaju tijekom vremena. Kao rezultat toga, modeli mogu uočiti trendove u podacima. U ovom slučaju samo jedan ulazni sloj je podatak. Čak iu jednostavnom modelu neuronske mreže postoji nekoliko slojeva.
- Model strojnog učenja funkcionira na jednostavan način: dobiva informacije i poboljšava se iz njih. Kako uči iz podataka, ML model postaje sve iskusniji i razvija se tijekom vremena. S druge strane, struktura neuronske mreže vrlo je složena.
- Algoritmi strojnog učenja dijele se u dvije kategorije: nadzirani i učenje bez nadzora modeli. Četiri vrste neuronskih mreža su povratne, rekurentne, konvolucijske i modularne neuronske mreže.
- Neuronska mreža organizira algoritme tako da mogu sami donositi točne odluke, dok model strojnog učenja poduzima radnje ovisno o tome što je naučio iz informacija.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685
Zadnje ažuriranje: 13. srpnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Sandeep Bhandari ima diplomu inženjera računala na Sveučilištu Thapar (2006.). Ima 20 godina iskustva u području tehnologije. Ima veliki interes za razna tehnička područja, uključujući sustave baza podataka, računalne mreže i programiranje. Više o njemu možete pročitati na njegovom bio stranica.
