Machine learning en neurale netwerken zijn al ingebakken in elk beroep. Jarenlang hebben algoritmen geprobeerd correcte schattingen te genereren met zo min mogelijk menselijke tussenkomst.
Machine learning en neurale netwerken zijn twee voorbeelden van benaderingen van kunstmatige intelligentie die de computerprestaties en het inzicht proberen te verbeteren.
Key Takeaways
- Machine learning omvat verschillende algoritmen en technieken, waaronder neurale netwerken, voor het analyseren van en leren van gegevens.
- Neurale netwerken, geïnspireerd door het menselijk brein, zijn een specifiek type machine learning dat uitblinkt in patroonherkenningstaken.
- Technieken voor machinaal leren kunnen worden toegepast zonder neurale netwerken, terwijl neurale netwerken een gespecialiseerde benadering van leren en optimalisatie vereisen.
Machine Learning versus neurale netwerken
Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarmee systemen hun prestaties kunnen verbeteren op basis van ervaring. Neurale netwerken zijn een vorm van machinaal leren geïnspireerd door het menselijk brein en bestaan uit onderling verbonden knooppunten die gegevens verwerken om patronen te identificeren en voorspellingen te doen.
Machine learning houdt zich bezig met het gebruik van informatie en algoritmen om de manier na te bootsen waarop mensen informatie verkrijgen. Gezondheidszorg, spamfiltering, spraakherkenning en machine learning zijn enkele van de gebieden die machine learning gebruiken.
Machine learning is bovendien een meer geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie. Machine learning levert numerieke resultaten op, zoals scorecategorisatie.
Een volledige netwerkinfrastructuur bestaande uit hoekpunten of netwerktypen wordt een genoemd neuraal netwerk. Het werkt op dezelfde manier als neuronen in de hersenen van een mens.
Deze neuraal netwerk kan vervolgens taken uitvoeren zoals segmentatie, classificatie, patroonherkenning, machinevertaling, tekenherkenning en meer. Dit helpt bij het oplossen van verschillende AI-problemen.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Machine leren | Neurale netwerken |
|---|---|---|
| Definitie | Machine Learning is een verzameling algoritmen die gegevens verzamelen en analyseren, deze begrijpen en toepassen wat ze hebben geleerd om patronen en inzichten te vinden. | Neurale netwerken zijn gebouwd op principes die in de hersenen worden gevonden en die helpen bij de werking ervan. |
| Lagen | Data is de enige invoerlaag in Machine Learning. | Zelfs in een eenvoudig neuraal netwerkmodel zijn er meerdere lagen. |
| Structuur | Een machine learning-model werkt op een eenvoudige manier: het krijgt data toegevoerd en ontwikkelt zich als resultaat daarvan. | De structuur van een neuraal netwerk daarentegen is buitengewoon ingewikkeld. |
| Geklasseerd | Gesuperviseerde en niet-gesuperviseerde leermodellen. | Feed-forward, convolutioneel, terugkerend en modulair |
| organiseren | Het Machine Learning-model neemt beslissingen op basis van wat het uit de gegevens heeft geleerd. | Een neuraal netwerk organiseert algoritmen zo dat het zelf betrouwbare beslissingen kan nemen. |
Wat is machinaal leren?
Kunstmatige intelligentie en informatica zijn beide subsets van machine learning. Het doel van machine learning is om zich te concentreren op het gebruik van informatie en algoritmen om na te bootsen hoe mensen informatie verwerven.
Machine learning-algoritmen gebruiken voorbeeldgegevens om een model te maken met de naam trainingsgegevens. Machine learning heeft verschillende praktische toepassingen.
Gezondheidszorg, spamfiltering, spraakherkenning en gegevensanalyse zijn enkele van de gebieden die machine learning gebruiken. In veel sectoren is machine learning gunstig omdat het ontwikkelen van traditionele algoritmen een uitdaging is.
In de bedrijfswereld wordt machine learning predictive analytics genoemd. Bijgevolg is machine learning een techniek om nauwkeurige resultaten te verkrijgen door geavanceerde algoritmen te combineren.
Machine learning richt zich op het maken van computerprogramma's die informatie analyseren en gebruiken voor hun eigen behoeften. Bovendien is machine learning een meer geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie.
Machine learning heeft de neiging om numerieke resultaten te produceren, zoals het categoriseren van scores.
Landbouw, astrofysica, financiën, translationeel onderzoek, informatie-extractie, gezondheidszorg, reclame, medische problemen en Google Search zijn allemaal voorbeelden van machine learning-toepassingen. Machine learning heeft enkele nadelen, zoals het niet leveren van de gewenste resultaten.
Bovendien kan machine learning worden beïnvloed door verschillende databiases.
Wat zijn neurale netwerken?
Een neuraal netwerk is een verzameling neuronen die de complexiteit van de hersenen van een mens simuleert, vooral van mensen. De theoretische basis ervan werd voor het eerst uiteengezet in 1873, daarna nadat er verschillende onderzoeken naar het onderwerp waren gedaan.
Neurale netwerken vormen de kern van het hele systeem van AI.
De technologie is opgebouwd uit functioneel verbonden groeperingen van neuronen. Elke cel kan worden gekoppeld aan een aantal andere neuronen, waardoor een groot netwerk wordt gevormd.
Ze functioneren op dezelfde manier als echte hersenen in termen van cognitief vermogen. Als gevolg hiervan heeft het het ontwerp van verschillende hulpsets beïnvloed.
Neurale netwerken hebben een breed scala aan toepassingen.
Herkenningssysteem, sequentiebevestiging, e-mailspamdetectie, gegevensverzameling, klinisch probleem, tactisch spel en beoordeling zijn slechts enkele voorbeelden. Vanwege deze mogelijkheden heeft deze techniek zijn weg gevonden naar een verscheidenheid aan apparatuur over de hele wereld.
Er zijn echter verschillende nadelen aan neurale netwerken in vergelijking met AI.
Dit netwerk moet veel langer getraind worden voordat het een bepaalde functie kan vervullen. Bovendien is de efficiëntie, in tegenstelling tot de eerste, minder efficiënt.
Het netwerk wordt echter altijd verbeterd om een edge-systeem te worden.
Belangrijkste verschillen tussen machinaal leren en neurale netwerken
- Machine Learning is een set tools en technieken die gegevens interpreteren, daaruit trainen en vervolgens gebruiken wat ze hebben geleerd om interessante patronen te vinden, terwijl neurale netwerken zijn gebouwd op algoritmen die in onze hersenen worden gevonden en die helpen bij de functie ervan.
- Machine Learning-modellen zijn aanpasbaar, wat betekent dat ze leren van aanvullende gegevensvoorbeelden en ontmoetingen en in de loop van de tijd evolueren. Hierdoor kunnen de modellen trends in de data ontdekken. Slechts één invoerlaag is in dit geval data. Zelfs in een eenvoudig neuraal netwerkmodel zijn er verschillende lagen.
- Een machine learning-model werkt op een eenvoudige manier: het krijgt informatie en verbetert daaruit. Naarmate het leert van de gegevens, wordt het ML-model in de loop van de tijd steeds meer ervaren en ontwikkeld. De structuur van een neuraal netwerk daarentegen is zeer complex.
- Machine learning-algoritmen zijn onderverdeeld in twee categorieën: onder toezicht en zonder toezicht leren modellen. De vier soorten neurale netwerken zijn feed-forward, terugkerende, convolutionele en modulaire neurale netwerken.
- Een neuraal netwerk organiseert algoritmen zodat ze zelf nauwkeurige keuzes kunnen maken, terwijl een machine learning-model actie onderneemt afhankelijk van wat het uit de informatie heeft geleerd.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685
Laatst bijgewerkt: 13 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
