Машинное обучение против нейронных сетей: разница и сравнение

Машинное обучение и нейронные сети уже укоренились в каждой профессии. В течение многих лет алгоритмы пытались генерировать правильные оценки с минимальным участием человека.

Машинное обучение и нейронные сети — два примера подходов к искусственному интеллекту, которые пытаются улучшить вычислительную производительность и понимание.

Основные выводы

1. Машинное обучение включает в себя различные алгоритмы и методы, включая нейронные сети, для анализа и изучения данных.
2. Нейронные сети, вдохновленные человеческим мозгом, представляют собой особый тип машинного обучения, который превосходно справляется с задачами распознавания образов.
3. Методы машинного обучения можно применять без нейронных сетей, тогда как нейронные сети требуют специального подхода к обучению и оптимизации.

Машинное обучение против нейронных сетей

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам повышать свою производительность на основе опыта. Нейронные сети представляют собой тип машинного обучения, вдохновленный человеческим мозгом, и состоят из взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают данные для выявления закономерностей и прогнозирования.

Машинное обучение связано с использованием информации и алгоритмов для имитации того, как люди получают информацию. Здравоохранение, фильтрация спама, распознавание голоса и машинное обучение — вот некоторые из областей, в которых используется машинное обучение.

Кроме того, машинное обучение — это более продвинутая форма искусственного интеллекта. Машинное обучение дает числовые результаты, такие как категоризация оценок.

Полная сетевая инфраструктура, состоящая из вершин или типов сетей, называется нейронной сети. Он работает так же, как нейроны в человеческом мозгу.

Эта нейронной сети затем может выполнять такие задачи, как сегментация, классификация, сопоставление с образцом, машинный перевод, распознавание символов и многое другое. Это помогает в решении различных проблем с ИИ.

Сравнительная таблица

Параметры сравнения	Машинное обучение	Нейронные сети
Определение	Машинное обучение — это набор алгоритмов, которые собирают и анализируют данные, понимают их и применяют полученные знания для поиска закономерностей и идей.	Нейронные сети построены на принципах, обнаруженных в мозге, которые помогают в его работе.
Слои	Данные — единственный входной слой в машинном обучении.	Даже в простой модели нейронной сети есть несколько слоев.
Структура	Модель машинного обучения работает просто: она получает данные и развивается на их основе.	С другой стороны, структура нейронной сети чрезвычайно сложна.
Классифицированный	Модели обучения с учителем и без учителя.	Упреждающая, сверточная, рекуррентная и модульная
организовать	Модель машинного обучения принимает решения на основе того, что она узнала из данных.	Нейронная сеть организует алгоритмы таким образом, чтобы она могла самостоятельно принимать надежные решения.

Что такое машинное обучение?

Искусственный интеллект и компьютерные науки являются подмножествами машинного обучения. Цель машинного обучения — сосредоточиться на использовании информации и алгоритмов для имитации того, как люди получают информацию.

Алгоритмы машинного обучения используют выборочные данные для создания модели, называемой обучающими данными. Машинное обучение имеет множество практических применений.

Здравоохранение, фильтрация спама, распознавание голоса и анализ данных — вот некоторые из областей, в которых используется машинное обучение. Во многих секторах машинное обучение выгодно, потому что разработка традиционных алгоритмов сложна.

В корпоративном мире машинное обучение называют прогнозной аналитикой. Следовательно, машинное обучение — это метод получения точных результатов путем комбинирования сложных алгоритмов.

Машинное обучение фокусируется на создании компьютерных программ, которые анализируют информацию и используют ее для собственных нужд. Кроме того, машинное обучение является более продвинутым типом искусственного интеллекта.

Машинное обучение, как правило, дает числовые результаты, такие как категоризация баллов.

Сельское хозяйство, астрофизика, финансы, трансляционные исследования, извлечение информации, здравоохранение, реклама, медицинские проблемы и поиск в Google — все это примеры приложений машинного обучения. Машинное обучение имеет некоторые недостатки, такие как неспособность обеспечить желаемые результаты.

Кроме того, на машинное обучение могут влиять различные искажения данных.

Что такое нейронные сети?

Нейронная сеть — это набор нейронов, который имитирует сложность человеческого мозга, особенно человека. Его теоретическая основа была первоначально изложена в 1873 году, а затем были проведены различные исследования по этому вопросу.

Нейронные сети лежат в основе всей системы ИИ.

Технология построена из функционально связанных групп нейронов. Каждая клетка может быть связана с рядом других нейронов, образуя большую сеть.

Они функционируют так же, как настоящий мозг с точки зрения когнитивных способностей. В результате это повлияло на дизайн нескольких наборов помощи.

Нейронные сети имеют широкий спектр применения.

Система распознавания, последовательное подтверждение, обнаружение спама в электронной почте, сбор данных, клиническая проблема, тактическая игра и оценка — вот лишь некоторые из них. Благодаря этим возможностям эта техника нашла применение в различном оборудовании по всему миру.

Однако у нейронных сетей есть несколько недостатков по сравнению с ИИ.

Эта сеть должна обучаться в течение гораздо более длительного периода времени, прежде чем она сможет выполнять определенную функцию. Кроме того, в отличие от первого, его эффективность менее эффективна.

Однако сеть постоянно совершенствуется, чтобы стать пограничной системой.

Основные различия между машинным обучением и нейронными сетями

1. Машинное обучение — это набор инструментов и методов, которые интерпретируют данные, тренируются на их основе, а затем используют полученные знания для поиска интересных закономерностей, тогда как нейронные сети построены на алгоритмах, найденных в нашем мозгу, которые помогают в его работе.
2. Модели машинного обучения являются адаптируемыми, что означает, что они учатся на дополнительных образцах данных и встречах и развиваются с течением времени. В результате модели могут определять тенденции в данных. В этом случае только один входной слой является данными. Даже в простой модели нейронной сети есть несколько слоев.
3. Модель машинного обучения работает очень просто: она получает информацию и совершенствуется на ее основе. По мере изучения данных модель машинного обучения со временем становится все более опытной и развитой. С другой стороны, структура нейронной сети очень сложна.
4. Алгоритмы машинного обучения делятся на две категории: контролируемые и контролируемые. неконтролируемое обучение модели. Четыре типа нейронных сетей: упреждающие, рекуррентные, сверточные и модульные нейронные сети.
5. Нейронная сеть организует алгоритмы таким образом, что они могут самостоятельно делать точный выбор, тогда как модель машинного обучения действует в зависимости от того, что она узнала из информации.

Рекомендации

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

Последнее обновление: 13 июля 2023 г.