Skillnader mellan maskininlärning vs neuralt nätverk
Machine Learning är en applikation eller underfältet för artificiell intelligens (AI). Maskininlärning gör det möjligt för ett system att automatiskt lära sig och gå vidare från erfarenheter utan att programmeras exakt. Machine Learning är en ständigt utvecklande praxis. Målet med maskininlärning är att förstå strukturen för data och anpassa data till modeller, dessa modeller kan förstås och användas av människor. I maskininlärning klassificeras uppgifterna generellt i breda kategorier. Dessa kategorier förklarar hur lärande tas emot, två av de mest använda maskininlärningsmetoderna är övervakat lärande och oövervakat lärande.
Neuralnätverket är inspirerat av hjärnans struktur. Neuralnätverket innehåller mycket sammankopplade enheter, kallade enheter eller noder. Neurala nätverk är djupt lärande teknik. Det fokuserar generellt på att lösa komplexa processer. Ett typiskt neuralt nätverk är en grupp algoritmer, dessa algoritmer modellerar data med hjälp av neuroner för maskininlärning.
Jämförelse mellan huvudet och huvudet mellan maskininlärning och neuralt nätverk (infographics)
Nedan visas topp 5-jämförelsen mellan Machine Learning vs Neural Network 
Viktiga skillnader mellan maskininlärning vs neuralt nätverk
Nedan finns listor med punkter, beskriv de viktigaste skillnaderna mellan maskininlärning och neuralt nätverk:
- Som diskuterats ovan är maskininlärning en uppsättning algoritmer som analyserar data och lär sig från data för att fatta informerade beslut, medan neurala nätverk är en sådan grupp av algoritmer för maskininlärning.
- Neurala nätverk är modeller för djup inlärning, modeller för djup inlärning är utformade för att ofta analysera data med den logiska strukturen som hur vi människor skulle dra slutsatser. Det är en delmaskin av maskininlärning.
- Maskininlärningsmodeller följer funktionen som lärt sig från data, men vid någon tidpunkt behöver den fortfarande lite vägledning. Till exempel, om en maskininlärningsalgoritm ger ett felaktigt resultat eller förutsägelse, kommer en ingenjör att kliva in och kommer att göra några justeringar, medan algoritmerna i de konstgjorda neurala nätverksmodellerna är tillräckliga för att avgöra på egen hand, om förutsägelserna / resultaten är korrekta eller inte.
- Neurala nätverksstrukturer / arrangerar algoritmer i skikt av mode, som kan lära sig och fatta intelligenta beslut på egen hand. Medan maskinlärning fattas besluten baserat på vad den bara har lärt sig.
- Maskininlärningsmodeller / metoder eller inlärningar kan vara två typer övervakade och oövervakade inlärningar. Där i det neurala nätverket har vi framåtriktat neuralt nätverk, Radial basis, Kohonen, Recurrent, Convolutional, Modular neurale nätverk.
- Övervakat lärande och oövervakat lärande är maskininlärningsuppgifter.
- Övervakad inlärning är helt enkelt en process för inlärningsalgoritm från träningsdatasättet. Övervakad inlärning är där du har inputvariabler och en outputvariabel, och du använder en algoritm för att lära dig mappningsfunktionen från ingången till utgången. Målet är att ungefärliga kartläggningsfunktionen så att när vi har ny inmatningsdata kan vi förutsäga utgångsvariablerna för den datan.
- Oövervakat inlärning modellerar den underliggande eller dolda strukturen eller distributionen av data för att lära sig mer om uppgifterna. Oövervakat inlärning är där du bara har inmatningsdata och inga motsvarande utgångsvariabler.
- I neurala nätverk kommer data att passera genom sammankopplade lager av noder, klassificera egenskaper och information om ett lager innan resultaten överförs till andra noder i efterföljande lager. Neurala nätverk och djup inlärning skiljer sig bara efter antalet nätverkslager. Ett typiskt neuralt nätverk kan ha två till tre lager, där djupinlärningsnätverket kan ha dussintals eller hundratals.
- I maskininlärning finns det ett antal algoritmer som kan tillämpas på vilket dataproblem som helst. Dessa tekniker inkluderar regression, k-medelklustering, logistisk regression, beslutsträd etc.
- Arkitektoniskt visas ett konstgjordt neuralt nätverk med lager av konstgjorda nervceller, eller kallas också som beräkningsenheter som kan ta input och tillämpa en aktiveringsfunktion tillsammans med en tröskel för att ta reda på om meddelanden överförs.
- Den enkla modellen för neuralt nätverk innehåller: Det första lagret är ingångsskiktet, följt av det finns ett doldt lager, och slutligen av ett utgående lager. Var och en av dessa lager kan innehålla en eller flera nervceller. Modeller kan bli mer komplexa med ökad problemlösning och abstraktionsfunktioner genom att öka antalet dolda lager och antalet neuroner i ett givet lager.
- Det finns övervakade och oövervakade modeller som använder neurala nätverk, den mest allmänt kända är det framåtriktade neurala nätverket, vilken arkitektur är en ansluten och riktad graf av neuroner, utan cykler som tränas med den algoritm som kallas backpropagation.
- Maskininlärning, inlärningssystem är anpassningsbara och utvecklas ständigt från nya exempel, så de kan bestämma mönstren i data. För båda uppgifterna är ingångsskiktet. Båda förvärvar kunskap genom analys av tidigare beteenden eller experimentella data, medan lärandet i ett neuralt nätverk är djupare än maskininlärningen.
Machine Learning vs Neural Network Comparison Table
Nedan visas den 5 bästa jämförelsen mellan Machine Learning vs Neural Network
| Grundläggande jämförelse mellan maskininlärning och neuralt nätverk | Maskininlärning | Neuralt nätverk |
| Definition | Maskininlärning är en uppsättning algoritmer som analyserar data och lär sig från den analyserade informationen och använder dessa inlärningar för att upptäcka intressanta mönster. | Neural Network eller Artificial Neural Network är en uppsättning algoritmer som används i maskininlärning för att modellera data med hjälp av diagram över Neurons. |
| Ekosystem | Artificiell intelligens | Artificiell intelligens |
|
Färdigheter som krävs för att lära sig |
|
|
| Tillämpade områden |
|
|
| exempel | Siri, Google Maps och Google Search, etc. | Bildigenkänning, bildkomprimering och sökmotorer etc. |
Slutsats - Machine Learning vs Neural Network
Det faller under samma fält av artificiell intelligens, där Neural Network är ett underfält för maskininlärning, maskininlärning tjänar mestadels av det den har lärt sig, där neurala nätverk är djup inlärning som driver den mänskligaste intelligensen konstgjord. Vi kan avsluta det med att säga att neurala nätverk eller djupa inlärningar är nästa utveckling av maskininlärning. Det förklarar hur en maskin kan fatta sina egna beslut exakt utan att programmaren berättar för dem.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en guide till den största skillnaden mellan Machine Learning vs Neural Network. Här diskuterar vi också Machine Learning vs Neural Network viktiga skillnader med infografik och jämförelsetabell. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer.
- Data mining kontra maskininlärning - 10 bästa saker du behöver veta
- Machine Learning vs Predictive Analytics - 7 användbara skillnader
- Neurala nätverk mot djup inlärning - användbara jämförelser att lära sig
- Guide till karriär i Google Maps