機械学習とニューラル ネットワーク: 違いと比較

機械学習とニューラル ネットワークは、あらゆる職業にすでに根付いています。 何年もの間、アルゴリズムは人間の介入をできるだけ少なくして正確な推定値を生成しようとしてきました。

機械学習とニューラル ネットワークは、コンピューティングのパフォーマンスと理解を向上させようとする人工知能アプローチの XNUMX つの例です。

主要な取り組み

1. 機械学習には、データの分析と学習のためのニューラル ネットワークなど、さまざまなアルゴリズムと手法が含まれます。
2. 人間の脳に着想を得たニューラル ネットワークは、パターン認識タスクに優れた特定の機械学習タイプです。
3. 機械学習技術はニューラル ネットワークなしで適用できますが、ニューラル ネットワークには学習と最適化に特化したアプローチが必要です。

機械学習とニューラル ネットワーク

機械学習は、経験に基づいてシステムのパフォーマンスを向上させる人工知能の一種です。 ニューラル ネットワークは、人間の脳に着想を得た一種の機械学習であり、相互接続されたノードで構成され、データを処理してパターンを識別し、予測を行います。

機械学習は、情報とアルゴリズムを使用して、人間が情報を取得する方法を模倣することに関係しています。 ヘルスケア、スパム フィルタリング、音声認識、機械学習は、機械学習を使用する分野の一部です。

同様に、機械学習は人工知能のより高度な形式です。 機械学習は、スコアの分類などの数値結果を生成します。

頂点またはネットワークのタイプで構成される完全なネットワーク インフラストラクチャは、 ニューラルネットワーク. これは、人間の脳でニューロンが行うのと同じように機能します。

この ニューラルネットワーク その後、セグメンテーション、分類、パターン マッチング、機械翻訳、文字認識などのタスクを実行できます。 これは、さまざまな AI の問題の解決に役立ちます。

比較表

比較のパラメータ	機械学習	ニューラルネットワーク
定義	機械学習は、データを収集して分析し、それを理解し、学んだことを適用してパターンと洞察を見つけるアルゴリズムの集まりです。	ニューラル ネットワークは、その動作を支援する脳内の原理に基づいて構築されています。
層	機械学習における唯一の入力層はデータです。	単純なニューラル ネットワーク モデルでも、いくつかの層があります。
Structure	機械学習モデルは単純な方法で機能します。フィードされたデータを取得し、その結果として発展します。	一方、ニューラル ネットワークの構造は非常に複雑です。
分類された	教師ありおよび教師なし学習モデル。	フィードフォワード、畳み込み、再帰、モジュラー
整理します	機械学習モデルは、データから学んだことに基づいて決定を下します。	ニューラル ネットワークは、信頼できる決定を独自に行えるようにアルゴリズムを編成します。

機械学習とは何ですか？

人工知能とコンピューター サイエンスはどちらも機械学習のサブセットです。 機械学習の目標は、情報とアルゴリズムを使用して、人間が情報を取得する方法を模倣することに焦点を当てることです。

機械学習アルゴリズムは、サンプル データを使用して、トレーニング データと呼ばれるモデルを作成します。 機械学習にはさまざまな実用的な用途があります。

ヘルスケア、スパム フィルタリング、音声認識、データ分析は、機械学習を使用する分野の一部です。 従来のアルゴリズムの開発は困難なため、多くの分野で機械学習が有益です。

企業の世界では、機械学習は予測分析と呼ばれます。 そのため、機械学習は高度なアルゴリズムを組み合わせて正確な結果を得る手法です。

機械学習は、情報を分析し、必要に応じて利用するコンピューター プログラムの作成に焦点を当てています。 さらに、機械学習はより高度なタイプの人工知能です。

機械学習は、スコア分類などの数値結果を生成する傾向があります。

農業、天体物理学、金融、トランスレーショナル リサーチ、情報抽出、ヘルスケア、広告、医療問題、Google 検索はすべて、機械学習アプリケーションの例です。 機械学習には、望ましい結果が得られないなどの欠点があります。

さらに、機械学習はさまざまなデータバイアスの影響を受ける可能性があります。

ニューラル ネットワークとは

ニューラル ネットワークは、人間の脳、特に人間の脳の複雑さをシミュレートするニューロンの集まりです。 その理論的基礎は、1873 年に最初に説明され、その後、この主題に関するさまざまな調査が行われました。

ニューラル ネットワークは、AI のシステム全体の心臓部です。

この技術は、機能的に接続されたニューロンのグループで構成されています。 各細胞は、多数の他のニューロンにリンクされ、大規模なネットワークを形成する場合があります。

それらは、認知能力に関して本物の脳と同じように機能します。 その結果、いくつかのヘルプ セットの設計に影響を与えました。

ニューラル ネットワークには幅広い用途があります。

認識システム、シーケンス確認、電子メール スパム検出、データ収集、臨床問題、戦術ゲーム、および判断は、それらのほんの一部です。 これらの機能により、この技術は世界中のさまざまな機器に採用されています。

ただし、AI と比較すると、ニューラル ネットワークにはいくつかの欠点があります。

このネットワークは、特定の機能を実行する前に、はるかに長い期間トレーニングする必要があります。 さらに、前者とは対照的に、その効率は非効率的です。

ただし、ネットワークはエッジ システムになるために常に改善されています。

機械学習とニューラル ネットワークの主な違い

1. 機械学習は、データを解釈し、そこからトレーニングし、学習したものを使用して興味深いパターンを見つける一連のツールと手法です。一方、ニューラル ネットワークは、その機能を支援する脳内のアルゴリズムに基づいて構築されています。
2. 機械学習モデルは適応可能です。つまり、追加のデータ サンプルや出会いから学習し、時間とともに進化します。 その結果、モデルはデータの傾向を見つけることができます。 この場合、XNUMX つの入力レイヤーのみがデータです。 単純なニューラル ネットワーク モデルでも、いくつかの層があります。
3. 機械学習モデルは単純な方法で動作します。情報が与えられ、そこから改善されます。 データから学習するにつれて、ML モデルは時間の経過とともにますます経験と発展を遂げます。 一方、ニューラル ネットワークの構造は非常に複雑です。
4. 機械学習アルゴリズムは、教師ありと 教師なし学習 モデル。 ニューラル ネットワークには、フィードフォワード、リカレント、畳み込み、モジュラー ニューラル ネットワークの XNUMX 種類があります。
5. ニューラル ネットワークはアルゴリズムを整理して、自分で正確な選択を行えるようにします。一方、機械学習モデルは、情報から学習した内容に応じてアクションを実行します。

参考文献

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

最終更新日 : 13 年 2023 月 XNUMX 日