Разлики между машинно обучение и невронна мрежа
Машинното обучение е приложение или подполето на изкуствения интелект (AI). Машинното обучение позволява на системата автоматично да се учи и да напредва от опит, без да е изрично програмирана. Машинното обучение е непрекъснато развиваща се практика. Целта на машинното обучение е да се разбере структурата на данните и да се впишат тези данни в модели, тези модели могат да бъдат разбрани и използвани от хората. В машинното обучение като цяло задачите се класифицират в широки категории. Тези категории обясняват как се приема обучението, два от най-широко използваните методи за машинно обучение са контролирано обучение и неподдържано обучение.
Невронната мрежа е вдъхновена от структурата на мозъка. Невронната мрежа съдържа силно свързани помежду си образувания, наречени единици или възли. Невронните мрежи са технологии за дълбоко обучение. Като цяло се фокусира върху решаването на сложни процеси. Типичната невронна мрежа е група от алгоритми, тези алгоритми моделират данните, използвайки неврони за машинно обучение.
Сравняване между главата на машинното обучение и невронната мрежа (Инфографика)
По-долу е топ 5 на сравнението между машинно обучение и невронна мрежа 
Ключови разлики между машинно обучение и невронна мрежа
По-долу са списъците с точки, опишете основните разлики между машинното обучение срещу невронната мрежа:
- Както беше обсъдено по-горе машинното обучение е набор от алгоритми, които анализират данните и се учат от данните, за да вземат информирани решения, докато невронната мрежа е една такава група алгоритми за машинно обучение.
- Невронните мрежи са модели на дълбоко обучение, моделите за дълбоко обучение са предназначени за често анализиране на данни с логическата структура, като това как хората, ще направим изводи. Това е подмножество от машинно обучение.
- Моделите на машинно обучение следват функцията, научена от данните, но в даден момент тя все още се нуждае от някои насоки. Например, ако алгоритъмът за машинно обучение дава неточен резултат или прогноза, тогава инженер ще влезе и ще направи някои корекции, докато при моделите на изкуствените невронни мрежи алгоритмите са достатъчно способни да определят самостоятелно, дали прогнозите / резултатите са точни или не.
- Невронната мрежа структурира / подрежда алгоритми на модни пластове, които могат да се учат и да вземат интелигентни решения самостоятелно. Като има предвид, че при машинно обучение решенията се вземат въз основа само на наученото.
- Модели / методи или методи за машинно обучение могат да бъдат два вида обучения под надзор и без надзор. Където в невронната мрежа имаме подвижна невронна мрежа, Радиална основа, Кохонен, Постоянни, Конволюционни, Модулни невронни мрежи.
- Контролираното обучение и Ненадзорното обучение са задачи за машинно обучение.
- Контролираното обучение е просто процес на алгоритъм за обучение от базата данни за обучение. Контролираното обучение е мястото, където имате входни променливи и изходна променлива и използвате алгоритъм, за да научите функцията за картографиране от входа към изхода. Целта е да се сближи функцията за картографиране, така че когато имаме нови входни данни, да можем да предвидим изходните променливи за тези данни.
- Ненадзорното обучение е моделиране на основната или скрита структура или разпределение на данните, за да научите повече за данните. Ненадзорното обучение е мястото, където имате само входни данни и няма съответни изходни променливи.
- В невронната мрежа данните ще преминават през взаимосвързани слоеве от възли, класифициращи характеристики и информация на слой, преди да предадат резултатите на други възли в следващите слоеве. Невронната мрежа и задълбоченото обучение се различават само от броя на мрежовите слоеве. Типичната невронна мрежа може да има два до три слоя, при което мрежата за дълбоко обучение може да има десетки или стотици.
- В машинното обучение има редица алгоритми, които могат да бъдат приложени към всеки проблем с данни. Тези техники включват регресия, к-групиране на клъстери, логистична регресия, дървета на решения и т.н.
- В архитектурно отношение изкуствена невронна мрежа е изложена със слоеве от изкуствени неврони, или наричани също като изчислителни единици, способни да поемат вход и да прилагат функция за активиране заедно с праг, за да разберат дали съобщенията се предават заедно.
- Простият модел на невронната мрежа съдържа: Първият слой е входният слой, следван от него има един скрит слой и последно от изходен слой. Всеки от тези слоеве може да съдържа един или повече неврони. Моделите могат да станат по-сложни, с увеличени възможности за решаване на проблеми и абстракция чрез увеличаване на броя на скритите слоеве и броя на невроните в даден слой.
- Има контролирани и неуправляеми модели, използващи невронни мрежи, най-известната е невронната мрежа за подаване напред, чиято архитектура е свързана и насочена графика на неврони, без цикли, които се обучават с помощта на алгоритъма, наречен backpropagation.
- Машинното обучение, системите за обучение са адаптивни и постоянно се развиват от нови примери, така че те са в състояние да определят моделите в данните. И за двете данни е входният слой. И двамата придобиват знания чрез анализ на предишно поведение или / и експериментални данни, докато в невронна мрежа обучението е по-дълбоко от машинното обучение.
Таблица за сравнение на машинно обучение срещу невронна мрежа
По-долу е 5-те най-върхови сравнения между машинно обучение и невронна мрежа
| Основно сравнение между машинно обучение и невронна мрежа | Машинно обучение | Невронна мрежа |
| дефиниция | Машинното обучение е набор от алгоритми, които анализират данните и се учат от анализираните данни и използват тези знания, за да открият модели на интерес. | Невронна мрежа или Изкуствена невронна мрежа е един набор от алгоритми, използвани в машинното обучение за моделиране на данните, използвайки графики на Неврони. |
| Eco-System | Изкуствен интелект | Изкуствен интелект |
|
Умения, необходими за учене |
|
|
| Приложни области |
|
|
| Примери | Siri, Google Maps и Google Търсене и т.н. | Разпознаване на изображения, Компресия на изображения и търсачки и т.н. |
Заключение - машинно обучение срещу невронна мрежа
Попада в същата област на изкуствения интелект, където невронната мрежа е подполе на машинното обучение, машинното обучение служи най-вече от наученото, където невронните мрежи са дълбоко учене, което изкуствено изкупува най-човешкия разум. Можем да го заключим, като кажем, че невронните мрежи или дълбоките познания са следващата еволюция на машинното обучение. Обяснява как машината може да вземе точно своето собствено решение, без да е необходимо програмистът да им казва това.
Препоръчителен член
Това е ръководство за най-високата разлика между машинното обучение срещу невронната мрежа. Тук също обсъждаме ключовите разлики между машинното обучение и невронната мрежа с инфографиката и таблицата за сравнение. Може да разгледате и следните статии, за да научите повече.
- Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете
- Машинно обучение срещу прогнозна аналитика - 7 полезни разлики
- Невронни мрежи срещу дълбоко обучение - полезни сравнения за учене
- Ръководство за кариера в Google Карти