Machine Learning x Redes Neurais: Diferença e Comparação

O aprendizado de máquina e as redes neurais já estão arraigados em todas as profissões. Durante anos, os algoritmos tentaram gerar estimativas corretas com o mínimo possível de interação humana.

Aprendizado de máquina e redes neurais são dois exemplos de abordagens de inteligência artificial que tentam melhorar o desempenho e a compreensão da computação.

Principais lições

1. O aprendizado de máquina abrange vários algoritmos e técnicas, incluindo redes neurais, para analisar e aprender com os dados.
2. As redes neurais, inspiradas no cérebro humano, são um tipo específico de aprendizado de máquina que se destaca em tarefas de reconhecimento de padrões.
3. As técnicas de aprendizado de máquina podem ser aplicadas sem redes neurais, enquanto as redes neurais requerem uma abordagem especializada para aprendizado e otimização.

Machine Learning x Redes Neurais

O aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial que permite que os sistemas melhorem seu desempenho com base na experiência. As redes neurais são um tipo de aprendizado de máquina inspirado no cérebro humano e consistem em nós interconectados que processam dados para identificar padrões e fazer previsões.

O aprendizado de máquina se preocupa com o uso de informações e algoritmos para imitar a maneira como os humanos adquirem informações. Saúde, filtragem de spam, reconhecimento de voz e aprendizado de máquina são alguns dos campos que usam aprendizado de máquina.

Além disso, o aprendizado de máquina é uma forma mais avançada de inteligência artificial. O aprendizado de máquina produz resultados numéricos, como categorização de pontuação.

Uma infraestrutura de rede completa consistindo em vértices ou tipos de redes é chamada de rede neural. Funciona da mesma forma que os neurônios no cérebro humano.

Esta rede neural pode executar tarefas como segmentação, classificação, correspondência de padrões, tradução automática, reconhecimento de caracteres e muito mais. Isso ajuda na resolução de uma variedade de problemas de IA.

Tabela de comparação

Parâmetros de comparação	Machine Learning	Redes neurais
Definição	Machine Learning é uma coleção de algoritmos que coletam e analisam dados, os compreendem e aplicam o que aprenderam para encontrar padrões e insights.	As redes neurais são construídas com base em princípios encontrados no cérebro que auxiliam em sua operação.
Camadas	Os dados são a única camada de entrada no Machine Learning.	Existem várias camadas mesmo em um modelo simples de Rede Neural.
Estrutura	Um modelo de aprendizado de máquina funciona de maneira simples: recebe dados alimentados e se desenvolve como resultado deles.	A estrutura de uma Rede Neural, por outro lado, é extremamente complexa.
Classificado	Modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.	Feedforward, convolucional, recorrente e modular
organizar	O modelo de Machine Learning toma decisões com base no que aprendeu com os dados.	Uma Rede Neural organiza algoritmos de forma que possa tomar decisões confiáveis ​​por conta própria.

O que é a Aprendizagem de Máquinas?

A inteligência artificial e a ciência da computação são subconjuntos do aprendizado de máquina. O objetivo do aprendizado de máquina é focar no uso de informações e algoritmos para imitar como os humanos adquirem informações.

Os algoritmos de aprendizado de máquina usam dados de amostra para criar um modelo chamado dados de treinamento. O aprendizado de máquina tem uma variedade de usos práticos.

Saúde, filtragem de spam, reconhecimento de voz e análise de dados são alguns dos campos que usam aprendizado de máquina. Em muitos setores, o aprendizado de máquina é benéfico porque o desenvolvimento de algoritmos tradicionais é desafiador.

No mundo corporativo, o aprendizado de máquina é conhecido como análise preditiva. Consequentemente, o aprendizado de máquina é uma técnica de obtenção de resultados precisos por meio da combinação de algoritmos sofisticados.

O aprendizado de máquina se concentra na criação de programas de computador que analisam as informações e as utilizam para suas próprias necessidades. Além disso, o aprendizado de máquina é um tipo mais avançado de inteligência artificial.

O aprendizado de máquina tende a produzir resultados numéricos, como categorização de pontuação.

Agricultura, astrofísica, finanças, pesquisa translacional, extração de informações, saúde, publicidade, problemas médicos e pesquisa no Google são exemplos de aplicativos de aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina tem algumas desvantagens, como a falha em fornecer os resultados desejados.

Além disso, o aprendizado de máquina pode ser influenciado por vários vieses de dados.

O que são Redes Neurais?

Uma rede neural é uma coleção de neurônios que simula a complexidade do cérebro humano, especialmente os humanos. Sua fundamentação teórica foi inicialmente enunciada em 1873, depois que diferentes investigações sobre o assunto foram feitas.

As redes neurais estão no centro de todo o sistema de IA.

A tecnologia é construída de agrupamentos de neurônios funcionalmente conectados. Cada célula pode estar ligada a vários outros neurônios, formando uma grande rede.

Eles funcionam da mesma forma que um cérebro genuíno em termos de capacidade cognitiva. Como resultado, influenciou o design de vários conjuntos de ajuda.

As redes neurais têm uma ampla gama de usos.

Sistema de reconhecimento, reconhecimento de sequência, detecção de spam de e-mail, coleta de dados, questão clínica, jogo tático e julgamento são apenas alguns deles. Devido a essas capacidades, essa técnica encontrou seu caminho para uma variedade de equipamentos em todo o mundo.

No entanto, existem várias desvantagens nas redes neurais quando comparadas à IA.

Essa rede deve ser treinada por um período de tempo muito maior antes de poder executar uma função específica. Além disso, em contraste com o anterior, sua eficiência é menos eficiente.

No entanto, a rede está sempre sendo aprimorada para se tornar um sistema de ponta.

Principais diferenças entre aprendizado de máquina e redes neurais

1. Machine Learning é um conjunto de ferramentas e técnicas que interpretam dados, treinam a partir deles e usam o que aprenderam para encontrar padrões interessantes, enquanto as redes neurais são construídas sobre algoritmos encontrados em nosso cérebro que auxiliam em seu funcionamento.
2. Os modelos de aprendizado de máquina são adaptáveis, o que significa que eles aprendem com amostras e encontros de dados adicionais e evoluem com o tempo. Como resultado, os modelos podem detectar tendências nos dados. Apenas uma camada de entrada é de dados neste caso. Existem várias camadas mesmo em um modelo simples de Rede Neural.
3. Um modelo de aprendizado de máquina opera de maneira direta: é alimentado com informações e aprimorado a partir delas. À medida que aprende com os dados, o modelo de ML se torna cada vez mais experiente e desenvolvido ao longo do tempo. A estrutura de uma Rede Neural, por outro lado, é altamente complexa.
4. Os algoritmos de aprendizado de máquina são divididos em duas categorias: supervisionados e aprendizado não supervisionado modelos. Os quatro tipos de redes neurais são redes neurais feed-forward, recorrentes, convolucionais e modulares.
5. Uma rede neural organiza os algoritmos para que eles possam fazer escolhas precisas por conta própria, enquanto um modelo de aprendizado de máquina age dependendo do que aprendeu com as informações.

Referências

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

Última atualização: 13 de julho de 2023