Uczenie maszynowe a sieci neuronowe: jaka jest różnica?

Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i głębokie uczenie (DL) stały się tak głęboko wplecione w nasze codzienne życie i tak szybko, że przyzwyczailiśmy się do nich, nawet nie znając ich konotacji. Dla większości ludzi AI, ML i DL są takie same. Jednak chociaż te technologie są ze sobą powiązane, mają wrodzone różnice.

Dołącz do kursu ML i AI online z najlepszych uniwersytetów na świecie – Masters, Executive Post Graduate Programs i Advanced Certificate Program in ML & AI, aby przyspieszyć swoją karierę.

Dzisiaj rzucimy światło na jedno z takich źródeł masowego zamieszania — uczenie maszynowe a sieć neuronowa.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe mieści się w szerszym kanwie sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe ma na celu budowanie inteligentnych systemów lub maszyn, które mogą automatycznie uczyć się i szkolić się poprzez doświadczenie, bez wyraźnego zaprogramowania lub wymagającej interwencji człowieka.

W tym sensie uczenie maszynowe jest ciągle rozwijającą się działalnością. Uczenie maszynowe ma na celu zrozumienie struktury danych dostępnego zestawu danych i dostosowanie danych do modeli ML, które mogą być używane przez firmy i organizacje.

Dwie podstawowe metody uczenia maszynowego to uczenie nadzorowane i uczenie nienadzorowane. Dowiedz się więcej o rodzajach uczenia maszynowego.

Co to jest sieć neuronowa?

Struktura ludzkiego mózgu inspiruje sieć neuronową. Zasadniczo jest to model uczenia maszynowego (a dokładniej Deep Learning), który jest używany w uczeniu nienadzorowanym. Sieć neuronowa to sieć połączonych ze sobą jednostek znanych jako węzły, w których każdy węzeł odpowiada za proste obliczenia. W ten sposób sieć neuronowa działa podobnie do neuronów w ludzkim mózgu.

Przeczytaj: Głębokie uczenie a sieć neuronowa

Uczenie maszynowe a sieć neuronowa: kluczowe różnice

Przyjrzyjmy się podstawowym różnicom między uczeniem maszynowym a sieciami neuronowymi.

1. Uczenie maszynowe wykorzystuje zaawansowane algorytmy, które analizują dane, wyciągają z nich wnioski i wykorzystują te nauki do odkrywania znaczących wzorców zainteresowań. Natomiast sieć neuronowa składa się z szeregu algorytmów wykorzystywanych w uczeniu maszynowym do modelowania danych za pomocą wykresów neuronów.

2. Podczas gdy model uczenia maszynowego podejmuje decyzje zgodnie z tym, czego nauczył się z danych, sieć neuronowa organizuje algorytmy w taki sposób, że może sama podejmować trafne decyzje. Tak więc, chociaż modele uczenia maszynowego mogą uczyć się na podstawie danych, na początkowych etapach mogą wymagać interwencji człowieka.

Sieci neuronowe nie wymagają interwencji człowieka, ponieważ zagnieżdżone w nich warstwy przekazują dane przez hierarchie różnych pojęć, co ostatecznie sprawia, że ​​są zdolne do uczenia się na własnych błędach.

3. Jak wspomnieliśmy wcześniej, modele uczenia maszynowego można podzielić na dwa typy – modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego. Jednak sieci neuronowe można podzielić na sieci neuronowe typu feed-forward, rekurencyjne, splotowe i modułowe.

4. Model ML działa w prosty sposób – jest zasilany danymi i uczy się z nich. Z czasem model ML staje się bardziej dojrzały i szkolony, ponieważ nieustannie uczy się na podstawie danych. Wręcz przeciwnie, struktura sieci neuronowej jest dość skomplikowana. W nim dane przechodzą przez kilka warstw połączonych ze sobą węzłów, przy czym każdy węzeł klasyfikuje cechy i informacje z poprzedniej warstwy przed przekazaniem wyników do innych węzłów w kolejnych warstwach.

5. Ponieważ modele uczenia maszynowego są adaptacyjne, nieustannie ewoluują, ucząc się dzięki nowym przykładowym danym i doświadczeniom. W ten sposób modele mogą identyfikować wzorce w danych. Tutaj dane są jedyną warstwą wejściową. Jednak nawet w prostym modelu sieci neuronowej istnieje wiele warstw.

Pierwsza warstwa to warstwa wejściowa, następnie warstwa ukryta, a na końcu warstwa wyjściowa. Każda warstwa zawiera jeden lub więcej neuronów. Zwiększając liczbę ukrytych warstw w modelu sieci neuronowej, możesz zwiększyć jego możliwości obliczeniowe i rozwiązywania problemów.

6. Umiejętności wymagane do uczenia maszynowego obejmują programowanie, prawdopodobieństwo i statystykę, Big Data i Hadoop, znajomość frameworków ML, struktur danych i algorytmów. Sieci neuronowe wymagają umiejętności takich jak modelowanie danych, matematyka, algebra liniowa i teoria grafów, programowanie oraz prawdopodobieństwo i statystyka.

7. Uczenie maszynowe jest stosowane w takich obszarach, jak opieka zdrowotna, handel detaliczny, handel elektroniczny (silniki rekomendacji), BFSI, samochody autonomiczne, strumieniowe przesyłanie wideo online, IoT oraz transport i logistyka, aby wymienić tylko kilka. Z drugiej strony sieci neuronowe służą do rozwiązywania wielu wyzwań biznesowych, w tym między innymi prognozowania sprzedaży, walidacji danych, badań klientów, zarządzania ryzykiem, rozpoznawania mowy i rozpoznawania znaków.

Wniosek

Oto niektóre z głównych różnic między uczeniem maszynowym a sieciami neuronowymi. Sieci neuronowe są zasadniczo częścią uczenia głębokiego, które z kolei jest podzbiorem uczenia maszynowego. Tak więc sieci neuronowe to nic innego jak wysoce zaawansowana aplikacja uczenia maszynowego, która obecnie znajduje zastosowanie w wielu interesujących dziedzinach.

Jeśli chcesz opanować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, zwiększ swoją karierę dzięki naszemu tytułowi Master of Science in Machine Learning & AI z IIIT-B i Liverpool John Moores University.