Rozdíly mezi strojovým učením a neuronovou sítí
Strojové učení je aplikace nebo podpole umělé inteligence (AI). Strojové učení umožňuje systému automaticky se učit a postupovat ze zkušeností, aniž by byl explicitně naprogramován. Strojové učení je neustále se rozvíjející praxe. Cílem strojového učení je porozumět struktuře dat a přizpůsobit je do modelů, tyto modely mohou lidé pochopit a použít. Ve strojovém učení se obecně úkoly dělí do širokých kategorií. Tyto kategorie vysvětlují, jak je učení přijímáno. Dvě z nejčastěji používaných metod strojového učení jsou učení pod dohledem a učení bez dozoru.
Neuronová síť je inspirována strukturou mozku. Neuronová síť obsahuje vysoce propojené entity, nazývané jednotky nebo uzly. Neuronové sítě jsou technologie pro hluboké učení. Obecně se zaměřuje na řešení složitých procesů. Typická neuronová síť je skupina algoritmů. Tyto algoritmy modelují data pomocí neuronů pro strojové učení.
Srovnání hlava-hlava mezi strojovým učením a neuronovou sítí (infografika)
Níže je pět nejlepších porovnání mezi strojovým učením a neuronovou sítí 
Klíčové rozdíly mezi strojovým učením a neuronovou sítí
Níže jsou uvedeny seznamy bodů, popište klíčové rozdíly mezi strojovým učením a neuronovou sítí:
- Jak je diskutováno výše, strojové učení je sada algoritmů, které analyzují data a učí se z nich, aby činily informovaná rozhodnutí, zatímco neuronová síť je jednou takovou skupinou algoritmů pro strojové učení.
- Neuronové sítě jsou hluboké učící se modely, hluboké učící modely jsou navrženy tak, aby často analyzovaly data s logickou strukturou, jako by to, jak my lidé vyvodili závěry. Je to podmnožina strojového učení.
- Modely strojového učení sledují funkci, která se naučila z dat, ale v určitém okamžiku stále potřebuje nějaké vedení. Například, pokud algoritmus strojového učení dává nepřesný výsledek nebo předpověď, pak technik vstoupí a provede určitá nastavení, zatímco v modelech umělých neuronových sítí jsou algoritmy dostatečně schopné samy určit, zda předpovědi / výsledky jsou přesné nebo ne.
- Neuronové síťové struktury / uspořádává algoritmy ve vrstvách módy, které se mohou učit a dělat inteligentní rozhodnutí na vlastní pěst. Zatímco ve strojovém učení jsou rozhodnutí přijímána pouze na základě toho, co se naučila.
- Modely / metody strojového učení nebo učení mohou být dva typy učení pod dohledem a bez dozoru. Kde v neuronové síti máme dopřednou neuronovou síť, radiální základnu, Kohonen, rekurentní, konvoluční, modulární neuronové sítě.
- Dozorované učení a učení bez dozoru jsou úkoly strojového učení.
- Dozorované učení je jednoduše proces algoritmu učení z datového souboru školení. Kontrolované učení je místo, kde máte vstupní proměnné a výstupní proměnné, a pomocí algoritmu se naučíte mapovací funkci od vstupu po výstup. Cílem je aproximovat funkci mapování tak, že když máme nová vstupní data, můžeme předpovědět výstupní proměnné pro tato data.
- Neupozorované učení je modelování základní nebo skryté struktury nebo distribuce dat, aby se o datech dozvěděli více. Neupozorované učení je místo, kde máte pouze vstupní data a žádné odpovídající výstupní proměnné.
- V neuronové síti budou data procházet propojenými vrstvami uzlů, klasifikovat vlastnosti a informace vrstvy před předáním výsledků dalším uzlům v následujících vrstvách. Neuronová síť a hluboké učení se liší pouze počtem síťových vrstev. Typická neuronová síť může mít dvě až tři vrstvy, přičemž síť pro hluboké učení může mít desítky nebo stovky.
- Ve strojovém učení existuje řada algoritmů, které lze použít na jakýkoli problém s daty. Tyto techniky zahrnují regresi, shlukování k-prostředků, logistickou regresi, rozhodovací stromy atd.
- Architektonicky je umělá neuronová síť vystavena s vrstvami umělých neuronů, nebo se také nazývá jako výpočetní jednotka schopná převzít vstup a použít aktivační funkci spolu s prahem, aby zjistila, zda jsou zprávy předávány.
- Jednoduchý model neuronové sítě obsahuje: První vrstva je vstupní vrstva, za ní následuje jedna skrytá vrstva a nakonec výstupní vrstva. Každá z těchto vrstev může obsahovat jeden nebo více neuronů. Modely se mohou stát komplexnějšími, se zvýšenými schopnostmi řešení problémů a abstrakce zvýšením počtu skrytých vrstev a počtu neuronů v dané vrstvě.
- Existují supervidované a nesledované modely využívající neuronové sítě, nejznámější je dopředná neuronová síť, jejíž architektura je spojeným a směrovaným grafem neuronů, bez cyklů, které jsou trénovány pomocí algoritmu zvaného backpropagation.
- Strojové učení, učební systémy se přizpůsobují a neustále se vyvíjejí z nových příkladů, takže jsou schopny určit vzory v datech. Pro obě data je vstupní vrstva. Oba získávají znalosti analýzou předchozích chování nebo experimentálních dat, zatímco v neuronové síti je učení hlubší než strojové učení.
Tabulka strojového učení vs. srovnávací tabulky neuronových sítí
Níže je 5 nejvyšších srovnání mezi Machine Learning vs Neural Network
| Základní srovnání mezi strojovým učením a neuronovou sítí | Strojové učení | Nervová síť |
| Definice | Strojové učení je sada algoritmů, které analyzují data a učí se z analyzovaných dat a pomocí těchto učení objevují vzorce zájmu. | Neuronová síť nebo umělá neuronová síť je jedna sada algoritmů používaných ve strojovém učení pro modelování dat pomocí grafů neuronů. |
| Eko-systém | Umělá inteligence | Umělá inteligence |
|
Dovednosti potřebné k učení |
|
|
| Užité oblasti |
|
|
| Příklady | Siri, Mapy Google a Vyhledávání Google atd. | Rozpoznávání obrázků, komprese obrázků a vyhledávače atd. |
Závěr - strojové učení vs neuronová síť
Spadá do stejného pole umělé inteligence, kde neuronová síť je podoblastem strojového učení, strojové učení slouží hlavně tomu, co se naučilo, přičemž neuronové sítě jsou hluboké učení, které uměle umí inteligenci podobnou člověku. Můžeme to uzavřít tvrzením, že neuronové sítě nebo hluboké učení jsou dalším vývojem strojového učení. Vysvětluje, jak může stroj přesně rozhodovat podle vlastního rozhodnutí, aniž by to programátor řekl.
Doporučený článek
Toto byl průvodce největším rozdílem mezi Machine Learning a Neural Network. Zde diskutujeme také klíčové rozdíly Machine Learning vs Neural Network s infografikou a srovnávací tabulkou. Další informace naleznete také v následujících článcích.
- Dolování dat vs Strojové učení - 10 nejlepších věcí, které potřebujete vědět
- Strojové učení vs prediktivní analýza - 7 užitečných rozdílů
- Neuronové sítě vs hluboké učení - užitečné srovnání se učit
- Průvodce kariérou v Mapách Google