Maschinelles Lernen vs. neuronale Netze: Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind so tief in unser tägliches Leben eingedrungen und so schnell, dass wir uns an sie gewöhnt haben, ohne ihre Konnotationen überhaupt zu kennen. Für die meisten Menschen sind AI, ML und DL gleich. Obwohl diese Technologien miteinander in Beziehung stehen, weisen sie jedoch angeborene Unterschiede auf.

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Heute werden wir eine solche Quelle der Massenverwirrung beleuchten – Machine Learning vs. Neural Network.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen fällt unter die größere Leinwand der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen zielt darauf ab, intelligente Systeme oder Maschinen zu bauen, die automatisch lernen und sich durch Erfahrung selbst trainieren können, ohne explizit programmiert zu werden oder menschliches Eingreifen zu erfordern.

In diesem Sinne ist maschinelles Lernen eine sich ständig weiterentwickelnde Aktivität. Maschinelles Lernen zielt darauf ab, die Datenstruktur des vorliegenden Datensatzes zu verstehen und die Daten in ML-Modelle aufzunehmen, die von Unternehmen und Organisationen verwendet werden können.

Die beiden zentralen ML-Methoden sind überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Erfahren Sie mehr über die Arten des maschinellen Lernens.

Was ist ein neuronales Netzwerk?

Die Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert ein neuronales Netzwerk. Es ist im Wesentlichen ein Modell des maschinellen Lernens (genauer Deep Learning), das beim unüberwachten Lernen verwendet wird. Ein neuronales Netzwerk ist ein Netz aus miteinander verbundenen Einheiten, die als Knoten bekannt sind, wobei jeder Knoten für eine einfache Berechnung verantwortlich ist. Auf diese Weise funktioniert ein neuronales Netzwerk ähnlich wie die Neuronen im menschlichen Gehirn.

Lesen Sie: Deep Learning vs. neuronales Netzwerk

Maschinelles Lernen vs. neuronales Netzwerk: Hauptunterschiede

Sehen wir uns die Kernunterschiede zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzen an.

1. Maschinelles Lernen verwendet fortschrittliche Algorithmen, die Daten analysieren, daraus lernen und diese Erkenntnisse nutzen, um aussagekräftige Interessenmuster zu entdecken. Während ein neuronales Netzwerk aus einer Reihe von Algorithmen besteht, die beim maschinellen Lernen für die Datenmodellierung unter Verwendung von Graphen von Neuronen verwendet werden.

2. Während ein maschinelles Lernmodell Entscheidungen auf der Grundlage dessen trifft, was es aus den Daten gelernt hat, ordnet ein neuronales Netzwerk Algorithmen so an, dass es selbst genaue Entscheidungen treffen kann. Obwohl maschinelle Lernmodelle aus Daten lernen können, erfordern sie in der Anfangsphase möglicherweise einige menschliche Eingriffe.

Neuronale Netze erfordern kein menschliches Eingreifen, da die darin verschachtelten Schichten die Daten durch Hierarchien verschiedener Konzepte leiten, wodurch sie schließlich in der Lage sind, aus ihren eigenen Fehlern zu lernen.

3. Wie bereits erwähnt, können Modelle des maschinellen Lernens in zwei Typen eingeteilt werden – überwachte und nicht überwachte Lernmodelle. Neuronale Netze können jedoch in Feedforward-, rekurrente, Faltungs- und modulare neuronale Netze eingeteilt werden.

4. Ein ML-Modell funktioniert einfach – es wird mit Daten gefüttert und lernt daraus. Mit der Zeit wird das ML-Modell ausgereifter und trainierter, da es kontinuierlich aus den Daten lernt. Im Gegenteil, die Struktur eines Neuronalen Netzes ist ziemlich kompliziert. Dabei durchlaufen die Daten mehrere Schichten miteinander verbundener Knoten, wobei jeder Knoten die Eigenschaften und Informationen der vorherigen Schicht klassifiziert, bevor er die Ergebnisse an andere Knoten in nachfolgenden Schichten weitergibt.

5. Da Machine-Learning-Modelle adaptiv sind, entwickeln sie sich kontinuierlich weiter, indem sie durch neue Beispieldaten und Erfahrungen lernen. So können die Modelle die Muster in den Daten erkennen. Hier sind Daten die einzige Eingabeschicht. Aber selbst in einem einfachen neuronalen Netzwerkmodell gibt es mehrere Schichten.

Die erste Schicht ist die Eingabeschicht, gefolgt von einer verborgenen Schicht und schließlich einer Ausgabeschicht. Jede Schicht enthält ein oder mehrere Neuronen. Indem Sie die Anzahl der verborgenen Schichten innerhalb eines neuronalen Netzwerkmodells erhöhen, können Sie seine Rechen- und Problemlösungsfähigkeiten verbessern.

6. Zu den für maschinelles Lernen erforderlichen Fähigkeiten gehören Programmierung, Wahrscheinlichkeit und Statistik, Big Data und Hadoop, Kenntnisse über ML-Frameworks, Datenstrukturen und Algorithmen. Neuronale Netze erfordern Fähigkeiten wie Datenmodellierung, Mathematik, lineare Algebra und Graphentheorie, Programmierung sowie Wahrscheinlichkeit und Statistik.

7. Maschinelles Lernen wird in Bereichen wie Gesundheitswesen, Einzelhandel, E-Commerce (Empfehlungsmaschinen), BFSI, selbstfahrende Autos, Online-Videostreaming, IoT sowie Transport und Logistik eingesetzt, um nur einige zu nennen. Neuronale Netze hingegen werden verwendet, um zahlreiche geschäftliche Herausforderungen zu lösen, darunter unter anderem Verkaufsprognosen, Datenvalidierung, Kundenforschung, Risikomanagement, Spracherkennung und Zeichenerkennung.

Fazit

Dies sind einige der Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzen. Neuronale Netze sind im Wesentlichen ein Teil des Deep Learning, das wiederum eine Teilmenge des maschinellen Lernens ist. Neuronale Netze sind also nichts anderes als eine hochentwickelte Anwendung des maschinellen Lernens, die jetzt in vielen Interessensgebieten Anwendung findet.

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