Машинне навчання проти нейронних мереж: різниця та порівняння

Машинне навчання та нейронні мережі вже вкорінені в кожній професії. Протягом багатьох років алгоритми намагалися генерувати правильні оцінки з якомога меншою кількістю людської взаємодії.

Машинне навчання та нейронні мережі є двома прикладами підходів до штучного інтелекту, які намагаються покращити обчислювальну продуктивність і розуміння.

Ключові винесення

1. Машинне навчання охоплює різні алгоритми та методи, зокрема нейронні мережі, для аналізу та навчання на основі даних.
2. Нейронні мережі, створені за мотивами людського мозку, є спеціальним типом машинного навчання, який чудово справляється із завданнями розпізнавання образів.
3. Методи машинного навчання можна застосовувати без нейронних мереж, тоді як нейронні мережі вимагають спеціального підходу до навчання та оптимізації.

Машинне навчання проти нейронних мереж

Машинне навчання — це тип штучного інтелекту, який дозволяє системам покращувати свою продуктивність на основі досвіду. Нейронні мережі — це тип машинного навчання, натхненний людським мозком. Вони складаються із взаємопов’язаних вузлів, які обробляють дані, щоб ідентифікувати закономірності та робити прогнози.

Машинне навчання пов’язане з використанням інформації та алгоритмів для імітації того, як люди отримують інформацію. Охорона здоров’я, фільтрація спаму, розпізнавання голосу та машинне навчання – це деякі сфери, у яких використовується машинне навчання.

Крім того, машинне навчання є більш просунутою формою штучного інтелекту. Машинне навчання дає числові результати, наприклад категоризацію балів.

Повна мережева інфраструктура, що складається з вершин або типів мереж, називається a нейронної мережі. Він працює так само, як нейрони в мозку людини.

це нейронної мережі потім може виконувати такі завдання, як сегментація, класифікація, зіставлення шаблонів, машинний переклад, розпізнавання символів тощо. Це допомагає у вирішенні різноманітних проблем ШІ.

Таблиця порівняння

Параметри порівняння	машинне навчання	Нейронні мережі
Визначення	Машинне навчання – це набір алгоритмів, які збирають і аналізують дані, розуміють їх і застосовують те, що вони навчилися, щоб знайти закономірності та ідеї.	Нейронні мережі побудовані на основі принципів, які є в мозку, які допомагають у його роботі.
Шари	Дані є єдиним вхідним рівнем у машинному навчанні.	Навіть у простій моделі нейронної мережі є кілька рівнів.
структура	Модель машинного навчання працює просто: вона отримує дані та розвивається в результаті цього.	З іншого боку, структура нейронної мережі надзвичайно складна.
Дошка	Контрольовані та неконтрольовані моделі навчання.	Прямий, згортковий, рекурентний і модульний
організувати	Модель машинного навчання приймає рішення на основі отриманих даних.	Нейронна мережа організовує алгоритми таким чином, щоб вона могла самостійно приймати надійні рішення.

Що таке машинне навчання?

Штучний інтелект і інформатика є підмножинами машинного навчання. Мета машинного навчання — зосередитися на використанні інформації та алгоритмів, щоб імітувати те, як люди отримують інформацію.

Алгоритми машинного навчання використовують вибіркові дані для створення моделі під назвою навчальні дані. Машинне навчання має різноманітні практичні застосування.

Охорона здоров’я, фільтрація спаму, розпізнавання голосу та аналіз даних – це деякі сфери, у яких використовується машинне навчання. У багатьох секторах машинне навчання є корисним, оскільки розробка традиційних алгоритмів є складною.

У корпоративному світі машинне навчання називають прогнозною аналітикою. Отже, машинне навчання — це техніка отримання точних результатів шляхом поєднання складних алгоритмів.

Машинне навчання фокусується на створенні комп’ютерних програм, які аналізують інформацію та використовують її для власних потреб. Крім того, машинне навчання є більш просунутим типом штучного інтелекту.

Машинне навчання, як правило, дає числові результати, наприклад категоризацію балів.

Сільське господарство, астрофізика, фінанси, трансляційні дослідження, вилучення інформації, охорона здоров’я, реклама, медичні проблеми та пошук у Google – усе це приклади програм машинного навчання. Машинне навчання має деякі недоліки, наприклад нездатність забезпечити бажані результати.

Крім того, на машинне навчання можуть впливати різні зміщення даних.

Що таке нейронні мережі?

Нейронна мережа — це набір нейронів, який імітує складність мозку людини, особливо людини. Його теоретичні основи були спочатку викладені в 1873 році, потім після проведення різних досліджень на цю тему.

Нейронні мережі є основою всієї системи ШІ.

Технологія побудована з функціонально пов’язаних груп нейронів. Кожна клітина може бути пов’язана з низкою інших нейронів, утворюючи велику мережу.

Вони функціонують так само, як справжній мозок з точки зору когнітивних здібностей. У результаті це вплинуло на дизайн кількох наборів довідки.

Нейронні мережі мають широкий спектр використання.

Система розпізнавання, підтвердження послідовності, виявлення спаму в електронній пошті, збір даних, клінічна проблема, тактична гра та судження – це лише деякі з них. Завдяки цим можливостям ця техніка знайшла свій шлях до різноманітного обладнання по всьому світу.

Однак є кілька недоліків нейронних мереж порівняно зі ШІ.

Ця мережа повинна пройти навчання протягом набагато більш тривалого періоду часу, перш ніж вона зможе виконувати певну функцію. Крім того, на відміну від першого, його ефективність менш ефективна.

Однак мережа постійно вдосконалюється, щоб стати крайовою системою.

Основні відмінності між машинним навчанням і нейронними мережами

1. Машинне навчання — це набір інструментів і методів, які інтерпретують дані, навчаються на них, а потім використовують те, що вони навчилися, щоб знаходити цікаві шаблони, тоді як нейронні мережі побудовані на алгоритмах, знайдених у нашому мозку, які допомагають у його роботі.
2. Моделі машинного навчання є адаптивними, що означає, що вони навчаються на додаткових зразках даних і зустрічах і з часом розвиваються. У результаті моделі можуть помітити тенденції в даних. У цьому випадку лише один вхідний рівень є даними. Навіть у простій моделі нейронної мережі є кілька рівнів.
3. Модель машинного навчання працює прямолінійно: вона отримує інформацію та покращує її. Оскільки він вивчає дані, модель ML стає все більш досвідченою та розвивається з часом. З іншого боку, структура нейронної мережі дуже складна.
4. Алгоритми машинного навчання діляться на дві категорії: керовані та непідконтрольне навчання моделі. Чотири типи нейронних мереж: нейронні мережі прямого зв’язку, рекурентні, згорткові та модульні нейронні мережі.
5. Нейронна мережа організовує алгоритми таким чином, щоб вони могли робити правильний вибір самостійно, тоді як модель машинного навчання виконує дії залежно від того, що вона дізналася з інформації.

посилання

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

Останнє оновлення: 13 липня 2023 р