Razlike između strojnog učenja i neuronske mreže
Strojno učenje je aplikacija ili potpolje umjetne inteligencije (AI). Strojno učenje omogućuje sustavu da automatski uči i napreduje iz iskustva bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje je praksa koja se neprekidno razvija. Cilj Strojnog učenja je razumjeti strukturu podataka i uklopiti te podatke u modele, te modele ljudi mogu razumjeti i koristiti. U Strojnom učenju se zadaci klasificiraju u široke kategorije. Ove kategorije objašnjavaju kako se učenje prima, dvije od najčešće korištenih metoda strojnog učenja su nadzirano učenje i nenadzirano učenje.
Neuronska mreža nadahnuta je strukturom mozga. Neuronska mreža sadrži jako povezane cjeline, koje se nazivaju jedinice ili čvorovi. Neuronske mreže su tehnologija dubokog učenja. Općenito se fokusira na rješavanje složenih procesa. Tipična neuronska mreža je skupina algoritama, koji algoritmi modeliraju podatke koristeći neurone za mašinsko učenje.
Usporedba između strojnog učenja i neuronske mreže (infografika)
Ispod je top 5 usporedbe između strojnog učenja i neuronske mreže 
Ključne razlike između strojnog učenja i neuronske mreže
Ispod su popisi bodova, opišite ključne razlike između strojnog učenja i neuronske mreže:
- Kao što je spomenuto gore, strojno učenje je skup algoritama koji raščlanjuju podatke i uče ih iz podataka za donošenje utemeljenih odluka, dok je neuronska mreža jedna takva skupina algoritama za mašinsko učenje.
- Neuronske mreže su modeli dubokog učenja, a modeli dubokog učenja osmišljeni su da često analiziraju podatke pomoću logičke strukture poput načina na koji mi ljudi donosimo zaključke. To je podskup strojnog učenja.
- Modeli strojnog učenja slijede funkciju koju smo naučili iz podataka, ali u određenom trenutku su joj i dalje potrebne neke upute. Na primjer, ako algoritam strojnog učenja daje netočan ishod ili predviđanje, tada će inženjer stupiti i napraviti neka podešavanja, dok su, u modelima umjetnih neuronskih mreža, algoritmi dovoljno sposobni da sami utvrde, da li su predviđanja / rezultati su točni ili ne.
- Neuronska mreža strukturira / uređuje algoritme slojevito u modama koje mogu samostalno učiti i donositi inteligentne odluke. Dok se u strojnom učenju odluke donose na temelju onoga što je samo naučio.
- Modeli / metode ili učenja strojnog učenja mogu biti dvije vrste učenja pod nadzorom i bez nadzora. Gdje u neuronskoj mreži imamo povratnu neuronsku mrežu, radijalnu osnovu, Kohonen, ponavljajuću, konvolucijsku, modularnu neuronsku mrežu.
- Nadzirano učenje i Nenadzirano učenje zadaci su strojnog učenja.
- Nadzirano učenje jednostavno je proces algoritma učenja iz skupa podataka o treningu. Nadzirano učenje je mjesto gdje imate ulazne varijable i izlaznu varijablu, a koristite algoritam za učenje funkcije mapiranja od ulaza do izlaza. Cilj je približiti funkciju mapiranja tako da kada imamo nove ulazne podatke, možemo predvidjeti izlazne varijable za te podatke.
- Nenadzirano učenje modelira temeljnu ili skrivenu strukturu ili distribuciju podataka kako bi naučili više o tim podacima. Učenje bez nadzora ne sadrži samo ulazne podatke i ne odgovarajuće izlazne varijable.
- U neuronskoj mreži podaci će prolaziti kroz međusobno povezane slojeve čvorova, klasificirati karakteristike i informacije sloja prije slanja rezultata na druge čvorove u sljedećim slojevima. Neuronska mreža i duboko učenje razlikuju se samo brojem mrežnih slojeva. Tipična neuronska mreža može imati dva do tri sloja, pri čemu mreža dubokog učenja može imati desetke ili stotine.
- U strojnom učenju postoji niz algoritama koji se mogu primijeniti na bilo koji problem podataka. Te tehnike uključuju regresiju, k-značenje grupiranja, logističku regresiju, stabla odluka itd.
- Arhitektonski gledano, umjetna neuronska mreža izložena je slojevima umjetnih neurona, ili ih se još naziva i računskim jedinicama koje mogu preuzeti unos i primijeniti funkciju aktiviranja zajedno s pragom kako bi otkrile da li se poruke prosljeđuju.
- Jednostavni model neuronske mreže sadrži: Prvi sloj je ulazni sloj, slijedi jedan skriveni sloj, a na kraju izlazni sloj. Svaki od ovih slojeva može sadržavati jedan ili više neurona. Modeli mogu postati složeniji, s povećanim mogućnostima rješavanja problema i apstrakcije povećanjem broja skrivenih slojeva i broja neurona u određenom sloju.
- Postoje nadzirani i nenadzirani modeli koji koriste neuronske mreže, najpoznatija je neuronska mreža naprijed, čija je arhitektura povezan i usmjeren graf neurona, bez ciklusa koji se uvježbavaju korištenjem algoritma nazvanog povratno širenje.
- Strojno učenje, sustavi učenja prilagodljivi su i neprestano se razvijaju iz novih primjera, tako da mogu odrediti obrasce u podacima. Za oba podataka je ulazni sloj. Oboje stiču znanje analizom prethodnog ponašanja ili / i eksperimentalnim podacima, dok je u neurološkoj mreži učenje dublje od strojnog učenja.
Tablica usporedbe strojnog učenja i neuronske mreže
Ispod je 5 najboljih usporedbi između strojnog učenja i neuronske mreže
| Osnovna usporedba između strojnog učenja i neuronske mreže | Strojno učenje | Živčana mreža |
| definicija | Strojno učenje je skup algoritama koji raščlanjuju podatke i uče ih iz raščlanjenih podataka i koriste ta učenja za otkrivanje obrazaca koji vas zanimaju. | Neuronska mreža ili umjetna neuronska mreža jedan je skup algoritama koji se koriste u strojnom učenju za modeliranje podataka pomoću grafikona Neurona. |
| Eko-sustav | Umjetna inteligencija | Umjetna inteligencija |
|
Vještine potrebne za učenje |
|
|
| Primijenjena područja |
|
|
| Primjeri | Siri, Google Maps i Google Search itd. | Prepoznavanje slika, kompresija slike i tražilice itd. |
Zaključak - Strojno učenje i neuronska mreža
Podliježe istom polju Umjetne inteligencije, u kojem je neuronska mreža podpolje Strojnog učenja, Strojno učenje služi uglavnom onim što je naučila, pri čemu su neuronske mreže duboko učenje koje umjetno napaja najviše ljudsku inteligenciju. Možemo to zaključiti rekavši da su neuronske mreže ili duboka učenja sljedeća evolucija strojnog učenja. Objašnjava kako stroj može točno donijeti svoju vlastitu odluku bez potrebe da im programer to kaže.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za najbolju razliku između strojnog učenja i neuronske mreže. Ovdje također raspravljamo o ključnim razlikama strojnog učenja i neuronske mreže s infografikom i tablicom usporedbe. Da biste saznali više, možete pogledati i sljedeće članke.
- Rudarstvo podataka vs strojno učenje - 10 najboljih stvari koje morate znati
- Strojno učenje vs prediktivna analitika - 7 korisnih razlika
- Neuronske mreže vs duboko učenje - korisne usporedbe za učenje
- Vodič za karijeru na Google kartama