L'apprendimento automatico e le reti neurali sono già radicate in ogni professione. Per anni, gli algoritmi hanno cercato di generare stime corrette con la minima interazione umana possibile.
L'apprendimento automatico e le reti neurali sono due esempi di approcci di intelligenza artificiale che cercano di migliorare le prestazioni e la comprensione del calcolo.
Punti chiave
- L'apprendimento automatico comprende vari algoritmi e tecniche, comprese le reti neurali, per l'analisi e l'apprendimento dai dati.
- Le reti neurali, ispirate al cervello umano, sono un tipo specifico di apprendimento automatico che eccelle nelle attività di riconoscimento dei modelli.
- Le tecniche di apprendimento automatico possono essere applicate senza reti neurali, mentre le reti neurali richiedono un approccio specializzato all'apprendimento e all'ottimizzazione.
Apprendimento automatico vs reti neurali
L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che consente ai sistemi di migliorare le proprie prestazioni in base all'esperienza. Le reti neurali sono un tipo di apprendimento automatico ispirato al cervello umano e sono costituite da nodi interconnessi che elaborano i dati per identificare schemi e fare previsioni.
L'apprendimento automatico riguarda l'uso di informazioni e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani acquisiscono informazioni. Sanità, filtro antispam, riconoscimento vocale e apprendimento automatico sono alcuni dei campi che utilizzano l'apprendimento automatico.
Inoltre, l’apprendimento automatico è una forma più avanzata di intelligenza artificiale. L'apprendimento automatico produce risultati numerici, come la categorizzazione dei punteggi.
Un'infrastruttura di rete completa costituita da vertici o tipi di reti è indicata come a rete neurale. Funziona allo stesso modo dei neuroni nel cervello umano.
La sezione rete neurale può quindi eseguire attività come segmentazione, classificazione, corrispondenza di modelli, traduzione automatica, riconoscimento dei caratteri e altro ancora. Questo aiuta nella risoluzione di una varietà di problemi di IA.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | machine Learning | Reti neurali |
|---|---|---|
| Definizione | Machine Learning è una raccolta di algoritmi che raccolgono e analizzano i dati, li comprendono e applicano ciò che hanno appreso per trovare schemi e informazioni dettagliate. | Le reti neurali sono costruite su principi trovati nel cervello che ne aiutano il funzionamento. |
| Livelli | I dati sono l'unico livello di input in Machine Learning. | Esistono diversi livelli anche in un semplice modello di rete neurale. |
| Structure | Un modello di machine learning funziona in modo semplice: si alimenta di dati e si sviluppa di conseguenza. | La struttura di una rete neurale, invece, è estremamente intricata. |
| Classificato | Modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato. | Feed-forward, convoluzionale, ricorrente e modulare |
| organizzare | Il modello di Machine Learning prende decisioni in base a ciò che ha appreso dai dati. | Una rete neurale organizza gli algoritmi in modo tale da poter prendere decisioni affidabili da sola. |
Cos'è l'apprendimento automatico?
L'intelligenza artificiale e l'informatica sono entrambi sottoinsiemi dell'apprendimento automatico. L'obiettivo dell'apprendimento automatico è concentrarsi sull'uso di informazioni e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani acquisiscono informazioni.
Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano dati di esempio per creare un modello chiamato dati di addestramento. L'apprendimento automatico ha una varietà di usi pratici.
Sanità, filtro antispam, riconoscimento vocale e analisi dei dati sono alcuni dei campi che utilizzano l'apprendimento automatico. In molti settori, l'apprendimento automatico è vantaggioso perché lo sviluppo di algoritmi tradizionali è impegnativo.
Nel mondo aziendale, l'apprendimento automatico viene definito analisi predittiva. Di conseguenza, l'apprendimento automatico è una tecnica per ottenere risultati accurati combinando sofisticati algoritmi.
L'apprendimento automatico si concentra sulla creazione di programmi per computer che analizzano le informazioni e le utilizzano per le proprie esigenze. Inoltre, l'apprendimento automatico è un tipo più avanzato di intelligenza artificiale.
L'apprendimento automatico tende a produrre risultati numerici, come la categorizzazione dei punteggi.
Agricoltura, astrofisica, finanza, ricerca traslazionale, estrazione di informazioni, assistenza sanitaria, pubblicità, problemi medici e ricerca su Google sono tutti esempi di applicazioni di apprendimento automatico. L'apprendimento automatico presenta alcuni inconvenienti, come l'incapacità di fornire i risultati desiderati.
Inoltre, l'apprendimento automatico può essere influenzato da vari bias di dati.
Cosa sono le reti neurali?
Una rete neurale è un insieme di neuroni che simula la complessità del cervello di un essere umano, in particolare degli esseri umani. Il suo fondamento teorico fu enunciato inizialmente nel 1873, poi dopo che furono fatte diverse indagini sull'argomento.
Le reti neurali sono al centro dell'intero sistema di intelligenza artificiale.
La tecnologia è costituita da raggruppamenti funzionalmente connessi di neuroni. Ogni cellula può essere collegata a un certo numero di altri neuroni, formando una grande rete.
Funzionano allo stesso modo di un vero cervello in termini di capacità cognitiva. Di conseguenza, ha influenzato la progettazione di diversi set di aiuto.
Le reti neurali hanno una vasta gamma di usi.
Il sistema di riconoscimento, il riconoscimento della sequenza, il rilevamento dello spam e-mail, la raccolta di dati, il problema clinico, il gioco tattico e il giudizio sono solo alcuni di questi. Grazie a queste capacità, questa tecnica ha trovato la sua strada in una varietà di apparecchiature in tutto il mondo.
Tuttavia, ci sono diversi svantaggi nelle reti neurali rispetto all'intelligenza artificiale.
Questa rete deve essere addestrata per un periodo di tempo molto più lungo prima che possa svolgere una particolare funzione. Inoltre, rispetto al primo, la sua efficienza è meno efficiente.
Tuttavia, la rete viene sempre migliorata per diventare un sistema perimetrale.
Principali differenze tra Machine Learning e reti neurali
- L'apprendimento automatico è un insieme di strumenti e tecniche che interpretano i dati, si allenano da essi e quindi utilizzano ciò che hanno appreso per trovare schemi interessanti, mentre le reti neurali sono costruite su algoritmi trovati nel nostro cervello che aiutano nella sua funzione.
- I modelli di Machine Learning sono adattabili, il che significa che apprendono da ulteriori campioni di dati e incontri e si evolvono nel tempo. Di conseguenza, i modelli possono individuare le tendenze nei dati. Solo un livello di input è dati in questo caso. Esistono diversi livelli anche in un semplice modello di rete neurale.
- Un modello di apprendimento automatico funziona in modo semplice: riceve informazioni e migliora da esse. Man mano che apprende dai dati, il modello ML diventa sempre più esperto e sviluppato nel tempo. La struttura di una rete neurale, invece, è molto complessa.
- Gli algoritmi di machine learning si dividono in due categorie: supervisionati e apprendimento senza supervisione Modelli. I quattro tipi di reti neurali sono reti neurali feed-forward, ricorrenti, convoluzionali e modulari.
- Una rete neurale organizza gli algoritmi in modo che possano fare scelte accurate da soli, mentre un modello di Machine Learning agisce in base a ciò che ha appreso dalle informazioni.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685
Ultimo aggiornamento: 13 luglio 2023
Ho messo così tanto impegno scrivendo questo post sul blog per fornirti valore. Sarà molto utile per me, se pensi di condividerlo sui social media o con i tuoi amici/familiari. LA CONDIVISIONE È ♥️
Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
