机器学习与神经网络：差异与比较

机器学习和神经网络已经在每个行业中根深蒂固。多年来，算法一直试图在尽可能少的人为干预的情况下生成正确的估计值。

机器学习和神经网络是人工智能方法的两个例子，它们试图提高计算性能和理解力。

关键精华

机器学习包含各种算法和技术，包括用于分析数据和从数据中学习的神经网络。

受人脑启发的神经网络是一种特定的机器学习类型，擅长模式识别任务。

机器学习技术可以在没有神经网络的情况下应用，而神经网络需要专门的方法来学习和优化。

机器学习与神经网络

机器学习是一种人工智能，它允许系统根据经验提高性能。神经网络是一种受人脑启发的机器学习，由相互连接的节点组成，这些节点处理数据以识别模式并做出预测。

机器学习涉及使用信息和算法来模仿人类获取信息的方式。医疗保健、垃圾邮件过滤、语音识别和机器学习是使用机器学习的一些领域。

此外，机器学习是人工智能的更高级形式。机器学习产生数值结果，例如分数分类。

由顶点或网络类型组成的完整网络基础设施称为神经网络. 它的工作方式与神经元在人脑中的工作方式相同。

本篇神经网络然后可以执行分割、分类、模式匹配、机器翻译、字符识别等任务。这有助于解决各种人工智能问题。

比较参数	机器学习	神经网络
定义	机器学习是一组算法，可收集和分析数据、理解数据并应用所学知识来寻找模式和见解。	神经网络建立在大脑中发现的有助于其运作的原则之上。
层	数据是机器学习中唯一的输入层。	即使在一个简单的神经网络模型中也有多个层。
结构	机器学习模型的工作方式很简单：它获取输入数据并根据数据进行开发。	另一方面，神经网络的结构极其复杂。
我的广告	监督和非监督学习模型。	前馈、卷积、循环和模块化
组织	机器学习模型根据从数据中学到的知识做出决策。	神经网络以能够自行做出可靠决策的方式组织算法。

人工智能和计算机科学都是机器学习的子集。机器学习的目标是专注于使用信息和算法来模仿人类获取信息的方式。

机器学习算法使用样本数据创建称为训练数据的模型。机器学习有多种实际用途。

医疗保健、垃圾邮件过滤、语音识别和数据分析是使用机器学习的一些领域。在许多领域，机器学习是有益的，因为开发传统算法具有挑战性。

在企业界，机器学习被称为预测分析。因此，机器学习是一种通过结合复杂的算法来获得准确结果的技术。

机器学习侧重于创建分析信息并将其用于自己需要的计算机程序。此外，机器学习是一种更高级的人工智能。

机器学习倾向于产生数值结果，例如分数分类。

农业、天体物理学、金融、转化研究、信息提取、医疗保健、广告、医疗问题和谷歌搜索都是机器学习应用的例子。机器学习有一些缺点，例如无法提供预期的结果。

此外，机器学习可能会受到各种数据偏差的影响。

神经网络是神经元的集合，它模拟人脑，尤其是人类大脑的复杂性。它的理论基础最初是在 1873 年阐明的，然后在对该主题进行了不同的调查之后。

神经网络是人工智能整个系统的核心。

该技术由功能连接的神经元组构成。每个细胞可能与许多其他神经元相连，形成一个大网络。

它们的功能与真正的大脑在认知能力方面的功能相同。结果，它影响了几个帮助集的设计。

神经网络具有广泛的用途。

识别系统、序列确认、电子邮件垃圾邮件检测、数据收集、临床问题、战术游戏和判断只是其中的一部分。由于具备这些能力，这项技术已经在世界各地的各种设备中找到了出路。

然而，与人工智能相比，神经网络有几个缺点。

该网络必须经过更长时间的训练才能执行特定功能。此外，与前者相比，其效率较低。

然而，网络总是在不断改进，以成为一个边缘系统。

机器学习是一组工具和技术，可以解释数据、从中进行训练，然后使用他们所学的知识来找到有趣的模式，而神经网络是建立在我们大脑中发现的有助于其功能的算法之上的。
机器学习模型具有适应性，这意味着它们从额外的数据样本和遭遇中学习并随着时间的推移而发展。因此，模型可能会发现数据中的趋势。在这种情况下，只有一个输入层是数据。即使在一个简单的神经网络模型中也有多个层。
机器学习模型以直接的方式运行：它被提供信息并从中改进。随着它从数据中学习，ML 模型随着时间的推移变得越来越有经验和发展。另一方面，神经网络的结构非常复杂。
机器学习算法分为两类：监督和无监督学习楷模。四种类型的神经网络是前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络和模块化神经网络。
神经网络组织算法，以便它们可以自己做出准确的选择，而机器学习模型根据从信息中学到的内容采取行动。