Machine Learning vs Neural Networks: Perbedaan dan Perbandingan

Pembelajaran mesin dan jaringan saraf sudah mendarah daging di setiap profesi. Selama bertahun-tahun, algoritme telah mencoba menghasilkan perkiraan yang benar dengan interaksi manusia sesedikit mungkin.

Pembelajaran mesin dan jaringan saraf adalah dua contoh pendekatan kecerdasan buatan yang mencoba meningkatkan kinerja dan pemahaman komputasi.

Pengambilan Kunci

1. Pembelajaran mesin mencakup berbagai algoritme dan teknik, termasuk jaringan saraf, untuk menganalisis dan belajar dari data.
2. Jaringan saraf, terinspirasi oleh otak manusia, adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang unggul dalam tugas pengenalan pola.
3. Teknik pembelajaran mesin dapat diterapkan tanpa jaringan saraf, sedangkan jaringan saraf memerlukan pendekatan khusus untuk pembelajaran dan pengoptimalan.

Pembelajaran Mesin vs Jaringan Neural

Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem meningkatkan kinerjanya berdasarkan pengalaman. Jaringan saraf adalah jenis pembelajaran mesin yang terinspirasi oleh otak manusia dan terdiri dari node yang saling berhubungan yang memproses data untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi.

Pembelajaran mesin berkaitan dengan penggunaan informasi dan algoritma untuk meniru cara manusia memperoleh informasi. Perawatan kesehatan, pemfilteran spam, pengenalan suara, dan pembelajaran mesin adalah beberapa bidang yang menggunakan pembelajaran mesin.

Selain itu, pembelajaran mesin adalah bentuk kecerdasan buatan yang lebih maju. Pembelajaran mesin menghasilkan hasil numerik, seperti kategorisasi skor.

Infrastruktur jaringan lengkap yang terdiri dari simpul atau jenis jaringan disebut sebagai a saraf jaringan. Ia bekerja dengan cara yang sama seperti yang dilakukan neuron di otak manusia.

Kredensial mikro saraf jaringan kemudian dapat melakukan tugas-tugas seperti segmentasi, klasifikasi, pencocokan pola, terjemahan mesin, pengenalan karakter, dan banyak lagi. Ini membantu dalam penyelesaian berbagai masalah AI.

Tabel perbandingan

Parameter Perbandingan	Pembelajaran mesin	Jaringan Saraf Tiruan
Definisi	Machine Learning adalah kumpulan algoritme yang mengumpulkan dan menganalisis data, memahaminya, dan menerapkan apa yang telah mereka pelajari untuk menemukan pola dan wawasan.	Jaringan saraf dibangun berdasarkan prinsip-prinsip yang ditemukan di otak yang membantu pengoperasiannya.
Lapisan	Data adalah satu-satunya lapisan input dalam Pembelajaran Mesin.	Ada beberapa lapisan bahkan dalam model Neural Network sederhana.
Structure	Model pembelajaran mesin bekerja dengan cara yang sederhana: ia menerima data dan berkembang sebagai hasilnya.	Struktur Neural Network, di sisi lain, sangatlah rumit.
Tergolong	Model pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi.	Feed-forward, convolutional, recurrent, dan modular
mengatur	Model Pembelajaran Mesin membuat keputusan berdasarkan apa yang telah dipelajari dari data.	Neural Network mengatur algoritme sedemikian rupa sehingga dapat membuat keputusan yang andal dengan sendirinya.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Kecerdasan buatan dan ilmu komputer keduanya merupakan himpunan bagian dari pembelajaran mesin. Tujuan pembelajaran mesin adalah fokus pada penggunaan informasi dan algoritme untuk meniru cara manusia memperoleh informasi.

Algoritme pembelajaran mesin menggunakan data sampel untuk membuat model yang disebut data pelatihan. Pembelajaran mesin memiliki berbagai kegunaan praktis.

Perawatan kesehatan, pemfilteran spam, pengenalan suara, dan analisis data adalah beberapa bidang yang menggunakan pembelajaran mesin. Di banyak sektor, pembelajaran mesin bermanfaat karena mengembangkan algoritme tradisional itu menantang.

Di dunia korporat, pembelajaran mesin disebut sebagai analitik prediktif. Akibatnya, pembelajaran mesin adalah teknik untuk mendapatkan hasil yang akurat dengan menggabungkan algoritma yang canggih.

Pembelajaran mesin berfokus pada pembuatan program komputer yang menganalisis informasi dan memanfaatkannya untuk kebutuhan mereka sendiri. Selanjutnya, pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang lebih maju.

Pembelajaran mesin cenderung menghasilkan hasil numerik, seperti kategorisasi skor.

Pertanian, astrofisika, keuangan, penelitian translasi, ekstraksi informasi, perawatan kesehatan, periklanan, masalah medis, dan pencarian google adalah contoh aplikasi pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin memiliki beberapa kekurangan, seperti kegagalan untuk memberikan hasil yang diinginkan.

Selain itu, pembelajaran mesin dapat dipengaruhi oleh berbagai bias data.

Apa itu Neural Network?

Neural network adalah kumpulan neuron yang mensimulasikan kompleksitas otak manusia, khususnya manusia. Fondasi teoretisnya pertama kali dijabarkan pada tahun 1873, kemudian setelah penyelidikan yang berbeda dilakukan pada subjek tersebut.

Jaringan saraf adalah inti dari keseluruhan sistem AI.

Teknologi ini dibangun dari pengelompokan neuron yang terhubung secara fungsional. Setiap sel dapat dihubungkan dengan sejumlah neuron lain, membentuk jaringan besar.

Mereka berfungsi dengan cara yang sama seperti otak asli dalam hal kemampuan kognitif. Akibatnya, itu memengaruhi desain beberapa set bantuan.

Jaringan saraf memiliki berbagai kegunaan.

Sistem pengenalan, pengenalan urutan, deteksi spam email, pengumpulan data, masalah klinis, permainan taktis, dan penilaian hanyalah beberapa di antaranya. Karena kemampuan ini, teknik ini telah menemukan jalannya ke berbagai peralatan di seluruh dunia.

Namun, ada beberapa kelemahan jaringan saraf jika dibandingkan dengan AI.

Jaringan ini harus dilatih untuk jangka waktu yang lebih lama sebelum dapat melakukan fungsi tertentu. Selain itu, berbeda dengan yang pertama, efisiensinya kurang efisien.

Namun, jaringan selalu diperbaiki agar menjadi edge system.

Perbedaan Utama Antara Machine Learning dan Neural Networks

1. Pembelajaran Mesin adalah seperangkat alat dan teknik yang menginterpretasikan data, melatihnya, dan kemudian menggunakan apa yang telah mereka pelajari untuk menemukan pola yang menarik, sedangkan jaringan Neural dibangun di atas algoritme yang ditemukan di otak kita yang membantu fungsinya.
2. Model Pembelajaran Mesin dapat diadaptasi, yang berarti mereka belajar dari sampel data tambahan dan pertemuan serta berkembang seiring waktu. Akibatnya, model dapat melihat tren dalam data. Hanya satu lapisan input yang merupakan data dalam kasus ini. Ada beberapa lapisan bahkan dalam model Neural Network sederhana.
3. Model pembelajaran mesin beroperasi dengan cara yang mudah: ia diberi informasi dan ditingkatkan darinya. Seperti yang dipelajari dari data, model ML tumbuh semakin berpengalaman dan berkembang dari waktu ke waktu. Struktur Jaringan Neural, di sisi lain, sangat kompleks.
4. Algoritma pembelajaran mesin dibagi menjadi dua kategori: diawasi dan belajar tanpa pengawasan model. Empat jenis Neural Networks adalah Neural Networks feed-forward, recurrent, convolutional, dan modular.
5. Neural Network mengatur algoritme sehingga mereka dapat membuat pilihan yang akurat sendiri, sedangkan model Pembelajaran Mesin mengambil tindakan tergantung pada apa yang telah dipelajari dari informasi tersebut.

Referensi

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

Terakhir Diperbarui : 13 Juli 2023