Învățare automată vs rețele neuronale: care este diferența?

Inteligența artificială (AI), Machine Learning (ML) și Deep Learning (DL) au devenit atât de strâns legate în viața noastră de zi cu zi și atât de repede încât ne-am obișnuit cu ele fără să le cunoaștem măcar conotațiile. Pentru majoritatea oamenilor, AI, ML și DL sunt toate la fel. Cu toate acestea, deși aceste tehnologii sunt interdependente, ele au diferențe înnăscute.

Alăturați-vă Cursului de ML și AI online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Astăzi, vom face lumină asupra unei astfel de surse de confuzie în masă – Învățare automată vs Rețea neuronală.

Ce este Machine Learning?

Învățarea automată se încadrează în domeniul mai larg al inteligenței artificiale. Machine Learning urmărește să construiască sisteme sau mașini inteligente care să învețe și să se antreneze automat prin experiență, fără a fi programate în mod explicit sau fără a necesita intervenție umană.

În acest sens, Machine Learning este o activitate în continuă evoluție. Învățarea automată își propune să înțeleagă structura de date a setului de date la îndemână și să includă datele în modele ML care pot fi utilizate de companii și organizații.

Cele două metode de bază ML sunt învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată. Aflați mai multe despre tipurile de învățare automată.

Ce este o rețea neuronală?

Structura creierului uman inspiră o rețea neuronală. Este, în esență, un model de învățare automată (mai precis, Învățare profundă) care este utilizat în învățarea nesupravegheată. O rețea neuronală este o rețea de entități interconectate cunoscute sub numele de noduri, în care fiecare nod este responsabil pentru un calcul simplu. În acest fel, o rețea neuronală funcționează în mod similar cu neuronii din creierul uman.

Citiți: Deep Learning vs Neural Network

Învățare automată vs rețea neuronală: diferențe cheie

Să ne uităm la diferențele de bază dintre învățarea automată și rețelele neuronale.

1. Învățarea automată folosește algoritmi avansați care analizează datele, învață din acestea și folosesc acele învățăminte pentru a descoperi modele semnificative de interes. În timp ce o rețea neuronală constă dintr-un sortiment de algoritmi utilizați în Machine Learning pentru modelarea datelor folosind grafice ale neuronilor.

2. În timp ce un model de învățare automată ia decizii în funcție de ceea ce a învățat din date, o rețea neuronală aranjează algoritmii astfel încât să poată lua decizii precise de la sine. Astfel, deși modelele de învățare automată pot învăța din date, în stadiile inițiale, acestea pot necesita o intervenție umană.

Rețelele neuronale nu necesită intervenția umană, deoarece straturile imbricate din interior trec datele prin ierarhii de diferite concepte, ceea ce le face în cele din urmă capabile să învețe prin propriile erori.

3. După cum am menționat mai devreme, modelele de învățare automată pot fi clasificate în două tipuri – modele de învățare supravegheată și nesupravegheată. Cu toate acestea, rețelele neuronale pot fi clasificate în rețele neuronale feed-forward, recurente, convoluționale și modulare.

4. Un model ML funcționează într-un mod simplu – este alimentat cu date și învață din acestea. Cu timpul, modelul ML devine mai matur și mai antrenat pe măsură ce învață continuu din date. Dimpotrivă, structura unei rețele neuronale este destul de complicată. În ea, datele trec prin mai multe straturi de noduri interconectate, în care fiecare nod clasifică caracteristicile și informațiile stratului anterior înainte de a transmite rezultatele altor noduri în straturile ulterioare.

5. Deoarece modelele de învățare automată sunt adaptative, ele evoluează continuu prin învățarea prin noi date și experiențe eșantioane. Astfel, modelele pot identifica tiparele din date. Aici, datele sunt singurul strat de intrare. Cu toate acestea, chiar și într-un model simplu de rețea neuronală, există mai multe straturi.

Primul strat este stratul de intrare, urmat de un strat ascuns și apoi, în final, un strat de ieșire. Fiecare strat conține unul sau mai mulți neuroni. Prin creșterea numărului de straturi ascunse în cadrul unui model de rețea neuronală, îi puteți crește abilitățile de calcul și de rezolvare a problemelor.

6. Abilitățile necesare pentru învățarea automată includ programare, probabilitate și statistici, Big Data și Hadoop, cunoștințe despre cadre ML, structuri de date și algoritmi. Rețelele neuronale necesită abilități precum modelarea datelor, matematică, algebră liniară și teoria graficelor, programare, probabilitate și statistică.

7. Învățarea automată este aplicată în domenii precum asistența medicală, comerțul cu amănuntul, comerțul electronic (motoare de recomandare), BFSI, mașini cu conducere autonomă, streaming video online, IoT și transport și logistică, pentru a numi câteva. Rețelele neuronale, pe de altă parte, sunt folosite pentru a rezolva numeroase provocări de afaceri, inclusiv prognoza vânzărilor, validarea datelor, cercetarea clienților, managementul riscurilor, recunoașterea vorbirii și recunoașterea caracterelor, printre altele.

Concluzie

Acestea sunt câteva dintre diferențele majore dintre învățarea automată și rețelele neuronale. Rețelele neuronale sunt în esență o parte din Deep Learning, care, la rândul său, este un subset al Machine Learning. Așadar, rețelele neuronale nu sunt altceva decât o aplicație foarte avansată a învățării automate, care găsește acum aplicații în multe domenii de interes.

Dacă sunteți curios să stăpâniți învățarea automată și inteligența artificială, stimulați-vă cariera cu un Master în Învățare automată și IA cu IIIT-B și Universitatea John Moores din Liverpool.