機械学習とニューラルネットワーク：違いは何ですか？

人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープラーニング（DL）は、私たちの日常生活に深く絡み合っており、その意味を知らなくても慣れてきました。 ほとんどの人にとって、AI、ML、DLはすべて同じです。 ただし、これらのテクノロジーは相互に関連していますが、本質的な違いがあります。

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今日は、そのような大衆の混乱の原因の1つである機械学習とニューラルネットワークに光を当てます。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、人工知能のより大きなキャンバスに分類されます。 機械学習は、明示的にプログラムされたり、人間の介入を必要とせずに、経験を通じて自動的に学習およびトレーニングできるインテリジェントなシステムまたはマシンを構築しようとしています。

この意味で、機械学習は継続的に進化する活動です。 機械学習は、手元にあるデータセットのデータ構造を理解し、企業や組織が使用できるMLモデルにデータを適応させることを目的としています。

2つのコアMLメソッドは、教師あり学習と教師なし学習です。 機械学習の種類の詳細をご覧ください。

ニューラルネットワークとは何ですか？

人間の脳の構造はニューラルネットワークを刺激します。 これは本質的に、教師なし学習で使用される機械学習モデル（より正確にはディープラーニング）です。 ニューラルネットワークは、ノードと呼ばれる相互接続されたエンティティのWebであり、各ノードが単純な計算を担当します。 このように、ニューラルネットワークは人間の脳のニューロンと同様に機能します。

読む：ディープラーニングとニューラルネットワーク

機械学習とニューラルネットワーク：主な違い

機械学習とニューラルネットワークの主な違いを見てみましょう。

1.機械学習は、データを解析してデータから学習し、それらの学習を使用して意味のある関心のあるパターンを発見する高度なアルゴリズムを使用します。 一方、ニューラルネットワークは、ニューロンのグラフを使用したデータモデリングのために機械学習で使用されるさまざまなアルゴリズムで構成されています。

2.機械学習モデルはデータから学んだことに従って決定を下しますが、ニューラルネットワークはそれ自体で正確な決定を下せるようにアルゴリズムを配置します。 したがって、機械学習モデルはデータから学習できますが、初期段階では、人間の介入が必要になる場合があります。

ニューラルネットワークは、内部のネストされたレイヤーがさまざまな概念の階層を介してデータを渡すため、人間の介入を必要としません。これにより、最終的には、独自のエラーを通じて学習できるようになります。

3.前述したように、機械学習モデルは、教師あり学習モデルと教師なし学習モデルの2つのタイプに分類できます。 ただし、ニューラルネットワークは、フィードフォワード、リカレント、畳み込み、およびモジュラーニューラルネットワークに分類できます。

4. MLモデルは単純な方法で機能します。つまり、データが供給され、そこから学習します。 時間の経過とともに、MLモデルはデータから継続的に学習するため、より成熟し、トレーニングされます。 それどころか、ニューラルネットワークの構造は非常に複雑です。 その中で、データは相互接続されたノードのいくつかのレイヤーを通過します。各ノードは、結果を後続のレイヤーの他のノードに渡す前に、前のレイヤーの特性と情報を分類します。

5.機械学習モデルは適応性があるため、新しいサンプルデータと経験を通じて学習することで継続的に進化しています。 したがって、モデルはデータ内のパターンを識別できます。 ここでは、データが唯一の入力レイヤーです。 ただし、単純なニューラルネットワークモデルでも、複数の層があります。

最初のレイヤーは入力レイヤー、次に非表示レイヤー、最後に出力レイヤーです。 各層には1つ以上のニューロンが含まれています。 ニューラルネットワークモデル内の隠れ層の数を増やすことにより、その計算能力と問題解決能力を高めることができます。

6.機械学習に必要なスキルには、プログラミング、確率と統計、ビッグデータとHadoop、MLフレームワーク、データ構造、アルゴリズムの知識が含まれます。 ニューラルネットワークには、データモデリング、数学、線形代数とグラフ理論、プログラミング、確率と統計などのスキルが必要です。

7.機械学習は、ヘルスケア、小売、eコマース（推奨エンジン）、BFSI、自動運転車、オンラインビデオストリーミング、IoT、輸送およびロジスティクスなどの分野で適用されます。 一方、ニューラルネットワークは、売上予測、データ検証、顧客調査、リスク管理、音声認識、文字認識など、多くのビジネス上の課題を解決するために使用されます。

結論

これらは、機械学習とニューラルネットワークの主な違いの一部です。 ニューラルネットワークは本質的にディープラーニングの一部であり、ディープラーニングは機械学習のサブセットです。 つまり、ニューラルネットワークは、機械学習の高度なアプリケーションに他ならず、現在、関心のある多くの分野でアプリケーションを見つけています。

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