机器学习与神经网络：有什么区别？

人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 已经如此深入地融入我们的日常生活，而且速度如此之快，以至于我们已经习惯了它们，甚至不知道它们的内涵。 对于大多数人来说，AI、ML 和 DL 都是一样的。 然而，尽管这些技术是相互关联的，但它们具有先天的差异。

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今天，我们将阐明一个这样的大规模混乱来源——机器学习与神经网络。

什么是机器学习？

机器学习属于人工智能的更大范围。 机器学习旨在构建智能系统或机器，这些系统或机器可以通过经验自动学习和训练自己，而无需明确编程或需要任何人工干预。

从这个意义上说，机器学习是一项不断发展的活动。 机器学习旨在了解手头数据集的数据结构，并将数据容纳到公司和组织可以使用的机器学习模型中。

机器学习的两种核心方法是监督学习和无监督学习。 详细了解机器学习的类型。

什么是神经网络？

人脑的结构激发了神经网络。 它本质上是一种用于无监督学习的机器学习模型（更准确地说，深度学习）。 神经网络是称为节点的互连实体网络，其中每个节点负责简单的计算。 通过这种方式，神经网络的功能类似于人脑中的神经元。

阅读：深度学习与神经网络

机器学习与神经网络：主要区别

让我们看看机器学习和神经网络之间的核心区别。

1. 机器学习使用先进的算法来解析数据，从中学习，并使用这些学习来发现有意义的感兴趣模式。 而神经网络由机器学习中使用的各种算法组成，用于使用神经元图进行数据建模。

2. 机器学习模型根据从数据中学到的知识做出决策，而神经网络以一种可以自行做出准确决策的方式排列算法。 因此，尽管机器学习模型可以从数据中学习，但在初始阶段，它们可能需要一些人工干预。

神经网络不需要人工干预，因为其中的嵌套层通过各种概念的层次结构传递数据，最终使它们能够通过自己的错误进行学习。

3. 如前所述，机器学习模型可以分为两类——监督学习模型和非监督学习模型。 然而，神经网络可以分为前馈、循环、卷积和模块化神经网络。

4. ML 模型以简单的方式工作——它接收数据并从中学习。 随着时间的推移，机器学习模型会随着不断从数据中学习而变得更加成熟和训练。 相反，神经网络的结构相当复杂。 其中，数据通过若干层相互连接的节点，其中每个节点对上一层的特征和信息进行分类，然后将结果传递给后续层中的其他节点。

5. 由于机器学习模型是自适应的，它们通过学习新的样本数据和经验而不断发展。 因此，模型可以识别数据中的模式。 在这里，数据是唯一的输入层。 然而，即使在一个简单的神经网络模型中，也有多个层。

第一层是输入层，然后是隐藏层，最后是输出层。 每层包含一个或多个神经元。 通过增加神经网络模型中隐藏层的数量，您可以提高其计算和解决问题的能力。

6. 机器学习所需的技能包括编程、概率和统计、大数据和 Hadoop、ML 框架、数据结构和算法的知识。 神经网络需要数据建模、数学、线性代数和图论、编程以及概率和统计等技能。

7. 机器学习应用于医疗保健、零售、电子商务（推荐引擎）、BFSI、自动驾驶汽车、在线视频流、物联网以及运输和物流等领域。 另一方面，神经网络用于解决众多业务挑战，包括销售预测、数据验证、客户研究、风险管理、语音识别和字符识别等。

结论

这些是机器学习和神经网络之间的一些主要区别。 神经网络本质上是深度学习的一部分，而深度学习又是机器学习的一个子集。 因此，神经网络只不过是机器学习的一种高度先进的应用，现在正在许多感兴趣的领域中找到应用。

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