機器學習與神經網絡：有什麼區別？

人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 已經如此深入地融入我們的日常生活，而且速度如此之快，以至於我們已經習慣了它們，甚至不知道它們的內涵。 對於大多數人來說，AI、ML 和 DL 都是一樣的。 然而，儘管這些技術是相互關聯的，但它們具有先天的差異。

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今天，我們將闡明一個這樣的大規模混亂來源——機器學習與神經網絡。

什麼是機器學習？

機器學習屬於人工智能的更大範圍。 機器學習旨在構建智能係統或機器，這些系統或機器可以通過經驗自動學習和訓練自己，而無需明確編程或需要任何人工干預。

從這個意義上說，機器學習是一項不斷發展的活動。 機器學習旨在了解手頭數據集的數據結構，並將數據容納到公司和組織可以使用的機器學習模型中。

機器學習的兩種核心方法是監督學習和無監督學習。 詳細了解機器學習的類型。

什麼是神經網絡？

人腦的結構激發了神經網絡。 它本質上是一種用於無監督學習的機器學習模型（更準確地說，深度學習）。 神經網絡是稱為節點的互連實體網絡，其中每個節點負責簡單的計算。 通過這種方式，神經網絡的功能類似於人腦中的神經元。

閱讀：深度學習與神經網絡

機器學習與神經網絡：主要區別

讓我們看看機器學習和神經網絡之間的核心區別。

1. 機器學習使用先進的算法來解析數據，從中學習，並使用這些學習來發現有意義的感興趣模式。 而神經網絡由機器學習中使用的各種算法組成，用於使用神經元圖進行數據建模。

2. 機器學習模型根據從數據中學到的知識做出決策，而神經網絡以一種可以自行做出準確決策的方式排列算法。 因此，儘管機器學習模型可以從數據中學習，但在初始階段，它們可能需要一些人工干預。

神經網絡不需要人工干預，因為其中的嵌套層通過各種概念的層次結構傳遞數據，最終使它們能夠通過自己的錯誤進行學習。

3. 如前所述，機器學習模型可以分為兩類——監督學習模型和非監督學習模型。 然而，神經網絡可以分為前饋、循環、卷積和模塊化神經網絡。

4. ML 模型以簡單的方式工作——它接收數據並從中學習。 隨著時間的推移，機器學習模型會隨著不斷從數據中學習而變得更加成熟和訓練。 相反，神經網絡的結構相當複雜。 其中，數據通過若干層相互連接的節點，其中每個節點對上一層的特徵和信息進行分類，然後將結果傳遞給後續層中的其他節點。

5. 由於機器學習模型是自適應的，它們通過學習新的樣本數據和經驗而不斷發展。 因此，模型可以識別數據中的模式。 在這裡，數據是唯一的輸入層。 然而，即使在一個簡單的神經網絡模型中，也有多個層。

第一層是輸入層，然後是隱藏層，最後是輸出層。 每層包含一個或多個神經元。 通過增加神經網絡模型中隱藏層的數量，您可以提高其計算和解決問題的能力。

6. 機器學習所需的技能包括編程、概率和統計、大數據和 Hadoop、ML 框架、數據結構和算法的知識。 神經網絡需要數據建模、數學、線性代數和圖論、編程以及概率和統計等技能。

7. 機器學習應用於醫療保健、零售、電子商務（推薦引擎）、BFSI、自動駕駛汽車、在線視頻流、物聯網以及運輸和物流等領域。 另一方面，神經網絡用於解決眾多業務挑戰，包括銷售預測、數據驗證、客戶研究、風險管理、語音識別和字符識別等。

結論

這些是機器學習和神經網絡之間的一些主要區別。 神經網絡本質上是深度學習的一部分，而深度學習又是機器學習的一個子集。 因此，神經網絡只不過是機器學習的一種高度先進的應用，現在正在許多感興趣的領域中找到應用。

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