Machine Learning vs Neural Networks: Sự khác biệt và So sánh

Học máy và mạng lưới thần kinh đã ăn sâu vào mọi ngành nghề. Trong nhiều năm, các thuật toán đã cố gắng tạo ra các ước tính chính xác với càng ít tương tác của con người càng tốt.

Học máy và mạng lưới thần kinh là hai ví dụ về phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo nhằm cải thiện hiệu suất và sự hiểu biết của máy tính.

Chìa khóa chính

1. Học máy bao gồm các thuật toán và kỹ thuật khác nhau, bao gồm cả mạng lưới thần kinh, để phân tích và học hỏi từ dữ liệu.
2. Mạng lưới thần kinh, lấy cảm hứng từ bộ não con người, là một loại máy học cụ thể vượt trội trong các nhiệm vụ nhận dạng mẫu.
3. Các kỹ thuật học máy có thể được áp dụng mà không cần mạng nơ-ron, trong khi mạng nơ-ron yêu cầu một cách tiếp cận chuyên biệt để học và tối ưu hóa.

Học máy vs Mạng thần kinh

Học máy là một loại trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống cải thiện hiệu suất của chúng dựa trên kinh nghiệm. Mạng lưới thần kinh là một loại máy học lấy cảm hứng từ bộ não con người và bao gồm các nút được kết nối với nhau xử lý dữ liệu để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán.

Học máy liên quan đến việc sử dụng thông tin và thuật toán để bắt chước cách con người thu nhận thông tin. Chăm sóc sức khỏe, lọc thư rác, nhận dạng giọng nói và học máy là một số lĩnh vực sử dụng học máy.

Ngoài ra, học máy là một dạng trí tuệ nhân tạo tiên tiến hơn. Học máy tạo ra kết quả bằng số, chẳng hạn như phân loại điểm số.

Một cơ sở hạ tầng mạng hoàn chỉnh bao gồm các đỉnh hoặc các loại mạng được gọi là mạng lưới thần kinh. Nó hoạt động giống như cách mà các tế bào thần kinh hoạt động trong não người.

T mạng lưới thần kinh sau đó có thể thực hiện các tác vụ như phân đoạn, phân loại, khớp mẫu, dịch máy, nhận dạng ký tự, v.v. Điều này hỗ trợ giải quyết nhiều vấn đề về AI.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Machine Learning	Mạng lưới thần kinh
Định nghĩa	Machine Learning là một tập hợp các thuật toán thu thập và phân tích dữ liệu, hiểu dữ liệu đó và áp dụng những gì chúng đã học để tìm ra các mẫu và thông tin chuyên sâu.	Mạng lưới thần kinh được xây dựng dựa trên các nguyên tắc được tìm thấy trong não hỗ trợ hoạt động của nó.
Layers	Dữ liệu là lớp đầu vào duy nhất trong Machine Learning.	Có một số lớp ngay cả trong một mô hình Mạng thần kinh đơn giản.
Structure	Mô hình học máy hoạt động theo cách đơn giản: nó nhận dữ liệu và phát triển nhờ dữ liệu đó.	Mặt khác, cấu trúc của Mạng nơ-ron cực kỳ phức tạp.
Phân loại	Các mô hình học tập có giám sát và không giám sát.	Chuyển tiếp, tích chập, tái phát và mô-đun
Tổ chức	Mô hình Machine Learning đưa ra quyết định dựa trên những gì nó đã học được từ dữ liệu.	Mạng nơ-ron tổ chức các thuật toán theo cách mà nó có thể tự đưa ra các quyết định đáng tin cậy.

Học máy là gì?

Trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính đều là tập hợp con của học máy. Mục tiêu của học máy là tập trung vào việc sử dụng thông tin và thuật toán để bắt chước cách con người thu nhận thông tin.

Các thuật toán học máy sử dụng dữ liệu mẫu để tạo một mô hình gọi là dữ liệu huấn luyện. Học máy có nhiều ứng dụng thực tế.

Chăm sóc sức khỏe, lọc thư rác, nhận dạng giọng nói và phân tích dữ liệu là một số lĩnh vực sử dụng máy học. Trong nhiều lĩnh vực, học máy có lợi vì việc phát triển các thuật toán truyền thống là một thách thức.

Trong thế giới doanh nghiệp, học máy được gọi là phân tích dự đoán. Do đó, học máy là một kỹ thuật thu được kết quả chính xác bằng cách kết hợp các thuật toán phức tạp.

Học máy tập trung vào việc tạo ra các chương trình máy tính phân tích thông tin và sử dụng nó theo nhu cầu của chính họ. Hơn nữa, học máy là một loại trí tuệ nhân tạo tiên tiến hơn.

Học máy có xu hướng tạo ra kết quả bằng số, chẳng hạn như phân loại điểm số.

Nông nghiệp, vật lý thiên văn, tài chính, nghiên cứu tịnh tiến, khai thác thông tin, chăm sóc sức khỏe, quảng cáo, vấn đề y tế và tìm kiếm trên Google đều là những ví dụ về ứng dụng máy học. Học máy có một số nhược điểm, chẳng hạn như không cung cấp kết quả mong muốn.

Hơn nữa, học máy có thể bị ảnh hưởng bởi các sai lệch dữ liệu khác nhau.

Mạng lưới thần kinh là gì?

Mạng nơ-ron là tập hợp các nơ-ron mô phỏng sự phức tạp của bộ não con người, đặc biệt là con người. Nền tảng lý thuyết của nó ban đầu được nêu ra vào năm 1873, sau đó sau khi các cuộc điều tra khác nhau về chủ đề này được thực hiện.

Mạng lưới thần kinh là trung tâm của toàn bộ hệ thống AI.

Công nghệ này được xây dựng từ các nhóm tế bào thần kinh được kết nối chức năng. Mỗi tế bào có thể được liên kết với một số tế bào thần kinh khác, tạo thành một mạng lưới lớn.

Chúng hoạt động giống như cách mà một bộ não thực sự hoạt động về khả năng nhận thức. Kết quả là, nó ảnh hưởng đến thiết kế của một số bộ trợ giúp.

Mạng lưới thần kinh có nhiều mục đích sử dụng.

Hệ thống nhận dạng, xác nhận trình tự, phát hiện thư rác e-mail, thu thập dữ liệu, vấn đề lâm sàng, trò chơi chiến thuật và khả năng phán đoán chỉ là một vài trong số đó. Vì những khả năng này, kỹ thuật này đã tìm được đường vào nhiều loại thiết bị trên khắp thế giới.

Tuy nhiên, có một số nhược điểm đối với mạng thần kinh khi so sánh với AI.

Mạng này phải được đào tạo trong một khoảng thời gian dài hơn trước khi nó có thể thực hiện một chức năng cụ thể. Hơn nữa, trái ngược với cái trước, hiệu quả của nó kém hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, mạng luôn được cải thiện để trở thành một hệ thống biên.

Sự khác biệt chính giữa Học máy và Mạng nơ-ron

1. Học máy là một tập hợp các công cụ và kỹ thuật diễn giải dữ liệu, đào tạo từ dữ liệu đó và sau đó sử dụng những gì chúng đã học được để tìm ra các mẫu thú vị, trong khi các mạng nơ-ron được xây dựng dựa trên các thuật toán tìm thấy trong não của chúng ta để hỗ trợ chức năng của nó.
2. Các mô hình Máy học có thể thích ứng, có nghĩa là chúng học hỏi từ các mẫu dữ liệu bổ sung và các cuộc gặp gỡ cũng như phát triển theo thời gian. Do đó, các mô hình có thể phát hiện ra các xu hướng trong dữ liệu. Chỉ có một lớp đầu vào là dữ liệu trong trường hợp này. Có một số lớp ngay cả trong một mô hình Mạng thần kinh đơn giản.
3. Một mô hình học máy hoạt động theo cách đơn giản: nó được cung cấp thông tin và cải tiến từ đó. Khi học hỏi từ dữ liệu, mô hình ML ngày càng có kinh nghiệm và phát triển theo thời gian. Mặt khác, cấu trúc của Mạng nơ-ron rất phức tạp.
4. Các thuật toán học máy được chia thành hai loại: được giám sát và học tập không giám sát người mẫu. Bốn loại Mạng nơ-ron là Mạng nơ-ron chuyển tiếp, tái phát, tích chập và mô-đun.
5. Mạng nơ-ron tổ chức các thuật toán để chúng có thể tự đưa ra các lựa chọn chính xác, trong khi mô hình Học máy thực hiện hành động tùy thuộc vào những gì nó đã học được từ thông tin.

dự án

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

Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2023 năm XNUMX