Verschillen tussen machine learning versus neuraal netwerk
Machine Learning is een applicatie of het subveld van kunstmatige intelligentie (AI). Met Machine Learning kan een systeem automatisch leren en van ervaring leren zonder expliciet te zijn geprogrammeerd. Machine Learning is een voortdurend ontwikkelende praktijk. Het doel van Machine learning is om de structuur van gegevens te begrijpen en die gegevens in modellen te passen, deze modellen kunnen door mensen worden begrepen en gebruikt. In Machine Learning worden de taken in het algemeen onderverdeeld in brede categorieën. Deze categorieën leggen uit hoe leren wordt ontvangen, twee van de meest gebruikte methoden voor machinaal leren zijn begeleid leren en niet-begeleid leren.
Het neurale netwerk is geïnspireerd op de structuur van de hersenen. Het neurale netwerk bevat sterk onderling verbonden entiteiten, eenheden of knooppunten genoemd. Neurale netwerken zijn diepe leertechnologieën. Het richt zich in het algemeen op het oplossen van complexe processen. Een typisch neuraal netwerk is een groep algoritmen, deze algoritmen modelleren de gegevens met behulp van neuronen voor machine learning.
Head to Head-vergelijkingen tussen machine learning versus neuraal netwerk (infographics)
Hieronder vindt u de Top 5-vergelijking tussen het machinaal leren versus neuraal netwerk 
Belangrijkste verschillen tussen machine learning versus neuraal netwerk
Hieronder staan de lijst met punten, beschrijf de belangrijkste verschillen tussen machine learning versus neuraal netwerk:
- Zoals hierboven besproken, is machinaal leren een reeks algoritmen die gegevens ontleden en van de gegevens leren om weloverwogen beslissingen te nemen, terwijl neuraal netwerk een dergelijke groep van algoritmen voor machinaal leren is.
- Neurale netwerken zijn deep learning-modellen, deep learning-modellen zijn ontworpen om regelmatig gegevens te analyseren met de logische structuur, zoals hoe wij mensen conclusies zouden trekken. Het is een subset van machine learning.
- Machine learning-modellen volgen de functie die van de gegevens is geleerd, maar op een gegeven moment heeft het nog wat begeleiding nodig. Als een machine learning-algoritme bijvoorbeeld een onnauwkeurige uitkomst of voorspelling geeft, zal een ingenieur ingrijpen en enkele aanpassingen maken, terwijl in de modellen voor kunstmatige neurale netwerken de algoritmen in staat zijn om zelf te bepalen of de voorspellingen / uitkomsten zijn nauwkeurig of niet.
- Neurale netwerkstructuren / rangschikt algoritmen in modellagen die zelfstandig kunnen leren en intelligente beslissingen kunnen nemen. Terwijl in Machine learning de beslissingen alleen worden genomen op basis van wat het heeft geleerd.
- Modellen / methoden voor leren van machines of leermethoden kunnen twee soorten begeleide en niet-begeleide leerresultaten zijn. Waar we in het neurale netwerk feedforward neuraal netwerk hebben, Radiale basis, Kohonen, Terugkerende, Convolutionele, Modulaire neurale netwerken.
- Supervised learning en Unsupervised learning zijn machine learning-taken.
- Begeleid leren is gewoon een leerproces van de trainingsdataset. Begeleid leren is waar u invoervariabelen en een uitvoervariabele hebt en u een algoritme gebruikt om de toewijzingsfunctie van de invoer naar de uitvoer te leren. Het doel is om de toewijzingsfunctie te benaderen zodat we, wanneer we nieuwe invoergegevens hebben, de uitvoervariabelen voor die gegevens kunnen voorspellen.
- Leren zonder toezicht is het modelleren van de onderliggende of verborgen structuur of distributie van de gegevens om meer te weten te komen over de gegevens. Leren zonder toezicht is waar u alleen invoergegevens hebt en geen overeenkomstige uitvoervariabelen.
- In het neurale netwerk worden gegevens door onderling verbonden lagen knooppunten geleid, waarbij de kenmerken en informatie van een laag worden geclassificeerd voordat de resultaten worden doorgegeven aan andere knooppunten in volgende lagen. Neuraal netwerk en diep leren verschillen alleen door het aantal netwerklagen. Een typisch neuraal netwerk kan twee tot drie lagen hebben, waarbij een diep lerend netwerk tientallen of honderden kan hebben.
- In machine learning zijn er een aantal algoritmen die op elk gegevensprobleem kunnen worden toegepast. Deze technieken omvatten regressie, clustering van k-middelen, logistieke regressie, beslissingsbomen, enz.
- Architectonisch wordt een kunstmatig neuraal netwerk getoond met lagen van kunstmatige neuronen, of ook genoemd als rekeneenheden die in staat zijn om input te nemen en een activeringsfunctie toe te passen samen met een drempel om erachter te komen of berichten worden doorgegeven.
- Het eenvoudige model van een neuraal netwerk bevat: De eerste laag is de invoerlaag, gevolgd door een verborgen laag en ten slotte een uitvoerlaag. Elk van deze lagen kan een of meer neuronen bevatten. Modellen kunnen complexer worden, met verhoogde probleemoplossings- en abstractiemogelijkheden door het aantal verborgen lagen en het aantal neuronen in een bepaalde laag te vergroten.
- Er zijn modellen onder toezicht en zonder toezicht met behulp van neurale netwerken, de meest algemeen bekende is het feed-forward neurale netwerk, welke architectuur een verbonden en gerichte grafiek van neuronen is, zonder cycli die worden getraind met behulp van het algoritme genaamd backpropagation.
- Machine learning, leersystemen zijn adaptief en evolueren voortdurend van nieuwe voorbeelden, zodat ze in staat zijn om de patronen in de gegevens te bepalen. Voor beide gegevens is de invoerlaag. Beiden verwerven kennis door analyse van eerder gedrag of / en experimentele gegevens, terwijl in een neuraal netwerk het leren dieper is dan het machinaal leren.
Machine learning versus neurale netwerkvergelijkingstabel
Hieronder is de 5 bovenste vergelijking tussen Machine Learning versus Neuraal Netwerk
| Basisvergelijking tussen machine learning versus neuraal netwerk | Machine leren | Neuraal netwerk |
| Definitie | Machine Learning is een set algoritmen die gegevens ontleden en van de ontlede gegevens leren en die lessen gebruiken om interessante patronen te ontdekken. | Neuraal netwerk of kunstmatig neuraal netwerk is een set algoritmen die worden gebruikt in machine learning voor het modelleren van de gegevens met behulp van grafieken van neuronen. |
| Eco-System | Kunstmatige intelligentie | Kunstmatige intelligentie |
|
Vaardigheden vereist om te leren |
|
|
| Toegepaste gebieden |
|
|
| Voorbeelden | Siri, Google Maps en Google Search, etc. | Beeldherkenning, beeldcompressie en zoekmachines enz. |
Conclusie - machinaal leren versus neuraal netwerk
Het valt onder hetzelfde gebied van kunstmatige intelligentie, waarin neuraal netwerk een subveld is van machine learning, machine learning dient voornamelijk van wat het heeft geleerd, waarbij neurale netwerken diep leren zijn dat de meest mensachtige intelligentie kunstmatig aandrijft. We kunnen het concluderen door te zeggen dat neurale netwerken of diepgaande kennis de volgende evolutie is van machine learning. Het legt uit hoe een machine zijn eigen beslissing nauwkeurig kan nemen zonder dat de programmeur dit nodig heeft.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor het grootste verschil tussen machine learning versus neuraal netwerk. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Machine Learning versus Neural Network met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie.
- Datamining versus machinaal leren - 10 beste dingen die u moet weten
- Machine Learning versus Predictive Analytics - 7 nuttige verschillen
- Neurale netwerken versus diep leren - nuttige vergelijkingen om te leren
- Gids voor carrière in Google Maps