Машинное обучение против нейронных сетей: в чем разница?

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и глубокое обучение (ГО) настолько тесно переплелись в нашей повседневной жизни и так быстро, что мы привыкли к ним, даже не зная их коннотаций. Для большинства людей AI, ML и DL одинаковы. Однако, несмотря на то, что эти технологии взаимосвязаны, они имеют врожденные различия.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по машинному обучению и искусственному интеллекту в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе по машинному обучению и искусственному интеллекту, чтобы ускорить свою карьеру.

Сегодня мы прольем свет на один из таких источников массовой путаницы — машинное обучение и нейронная сеть.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение подпадает под более широкое понятие искусственного интеллекта. Машинное обучение направлено на создание интеллектуальных систем или машин, которые могут автоматически обучаться и тренироваться на основе опыта, без явного программирования или вмешательства человека.

В этом смысле машинное обучение — это постоянно развивающаяся деятельность. Машинное обучение направлено на понимание структуры данных имеющегося набора данных и преобразование данных в модели машинного обучения, которые могут использоваться компаниями и организациями.

Два основных метода машинного обучения — это обучение с учителем и обучение без учителя. Узнайте больше о типах машинного обучения.

Что такое нейронная сеть?

Структура человеческого мозга вдохновляет нейронную сеть. По сути, это модель машинного обучения (точнее, глубокое обучение), которая используется в неконтролируемом обучении. Нейронная сеть — это сеть взаимосвязанных объектов, известных как узлы, в которой каждый узел отвечает за простое вычисление. Таким образом, нейронная сеть функционирует аналогично нейронам в человеческом мозгу.

Читайте: Глубокое обучение против нейронной сети

Машинное обучение против нейронной сети: ключевые отличия

Давайте рассмотрим основные различия между машинным обучением и нейронными сетями.

1. Машинное обучение использует передовые алгоритмы, которые анализируют данные, извлекают из них уроки и используют эти знания для обнаружения значимых закономерностей интереса. Принимая во внимание, что нейронная сеть состоит из набора алгоритмов, используемых в машинном обучении для моделирования данных с использованием графов нейронов.

2. В то время как модель машинного обучения принимает решения в соответствии с тем, что она узнала из данных, нейронная сеть упорядочивает алгоритмы таким образом, чтобы она могла сама принимать точные решения. Таким образом, хотя модели машинного обучения могут учиться на данных, на начальных этапах они могут потребовать некоторого вмешательства человека.

Нейронные сети не требуют вмешательства человека, поскольку вложенные слои внутри передают данные через иерархию различных концепций, что в конечном итоге делает их способными учиться на собственных ошибках.

3. Как мы упоминали ранее, модели машинного обучения можно разделить на два типа — модели обучения с учителем и без учителя. Однако нейронные сети можно разделить на упреждающие, рекуррентные, сверточные и модульные нейронные сети.

4. Модель машинного обучения работает просто — она получает данные и учится на них. Со временем модель машинного обучения становится более зрелой и обучаемой, поскольку она постоянно учится на данных. Напротив, структура нейронной сети довольно сложна. В нем данные проходят через несколько уровней взаимосвязанных узлов, при этом каждый узел классифицирует характеристики и информацию предыдущего уровня перед передачей результатов другим узлам последующих уровней.

5. Поскольку модели машинного обучения являются адаптивными, они постоянно развиваются, обучаясь на новых образцах данных и опыте. Таким образом, модели могут идентифицировать закономерности в данных. Здесь данные являются единственным входным слоем. Однако даже в простой модели нейронной сети есть несколько слоев.

Первый слой — это входной слой, за ним следует скрытый слой и, наконец, выходной слой. Каждый слой содержит один или несколько нейронов. Увеличивая количество скрытых слоев в модели нейронной сети, вы можете увеличить ее вычислительные возможности и возможности решения проблем.

6. Навыки, необходимые для машинного обучения, включают программирование, вероятность и статистику, большие данные и Hadoop, знание фреймворков машинного обучения, структур данных и алгоритмов. Нейронные сети требуют таких навыков, как моделирование данных, математика, линейная алгебра и теория графов, программирование, вероятность и статистика.

7. Машинное обучение применяется в таких областях, как здравоохранение, розничная торговля, электронная коммерция (системы рекомендаций), BFSI, беспилотные автомобили, потоковое онлайн-видео, Интернет вещей, транспорт и логистика и многие другие. Нейронные сети, с другой стороны, используются для решения многочисленных бизнес-задач, включая прогнозирование продаж, проверку данных, исследование клиентов, управление рисками, распознавание речи и распознавание символов, среди прочего.

Заключение

Вот некоторые из основных различий между машинным обучением и нейронными сетями. Нейронные сети по сути являются частью глубокого обучения, которое, в свою очередь, является подмножеством машинного обучения. Таким образом, нейронные сети — это не что иное, как высокоразвитое приложение машинного обучения, которое теперь находит применение во многих областях, представляющих интерес.

Если вам интересно освоить машинное обучение и искусственный интеллект, улучшите свою карьеру, получив степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта в IIIT-B и Ливерпульском университете Джона Мура.