Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und neuronalem Netzwerk
Maschinelles Lernen ist eine Anwendung oder ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Maschinelles Lernen ermöglicht es einem System, automatisch aus Erfahrungen zu lernen und Fortschritte zu erzielen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen ist eine sich ständig weiterentwickelnde Praxis. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, die Struktur von Daten zu verstehen und diese Daten in Modelle einzupassen. Diese Modelle können von Menschen verstanden und verwendet werden. Im Allgemeinen werden die Aufgaben im maschinellen Lernen in breite Kategorien eingeteilt. Diese Kategorien erklären, wie das Lernen aufgenommen wird. Zwei der am weitesten verbreiteten Methoden des maschinellen Lernens sind überwachtes und unbeaufsichtigtes Lernen.
Das neuronale Netzwerk ist von der Struktur des Gehirns inspiriert. Das neuronale Netz enthält stark miteinander verbundene Einheiten, Einheiten oder Knoten genannt. Neuronale Netze sind Deep-Learning-Technologien. Es konzentriert sich in der Regel auf die Lösung komplexer Prozesse. Ein typisches neuronales Netzwerk ist eine Gruppe von Algorithmen. Diese Algorithmen modellieren die Daten unter Verwendung von Neuronen für maschinelles Lernen.
Kopf-an-Kopf-Vergleiche zwischen maschinellem Lernen und neuronalem Netzwerk (Infografiken)
Unten ist der Top 5 Vergleich zwischen dem Maschinellen Lernen und dem Neuronalen Netzwerk 
Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und neuronalem Netzwerk
Nachstehend finden Sie eine Liste der Punkte, in denen die wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und neuronalem Netzwerk beschrieben werden:
- Wie oben diskutiert, ist maschinelles Lernen ein Satz von Algorithmen, die Daten analysieren und aus den Daten lernen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, während das neuronale Netzwerk eine solche Gruppe von Algorithmen für maschinelles Lernen ist.
- Neuronale Netze sind Deep-Learning-Modelle. Deep-Learning-Modelle analysieren häufig Daten mit der logischen Struktur, wie wir Menschen daraus Schlussfolgerungen ziehen würden. Es ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens.
- Modelle für maschinelles Lernen folgen der Funktion, die aus den Daten gelernt wurde, benötigen jedoch zu einem bestimmten Zeitpunkt noch einige Anleitungen. Wenn beispielsweise ein Algorithmus für maschinelles Lernen ein ungenaues Ergebnis oder eine ungenaue Vorhersage liefert, greift ein Ingenieur ein und nimmt einige Anpassungen vor, während die Algorithmen in den Modellen für künstliche neuronale Netze in der Lage sind, selbstständig zu bestimmen, ob die Vorhersagen vorliegen / Ergebnisse sind richtig oder nicht.
- Neuronale Netzwerkstrukturen / ordnen Algorithmen in Modeschichten an, die selbstständig lernen und intelligente Entscheidungen treffen können. Während beim maschinellen Lernen die Entscheidungen auf der Grundlage dessen getroffen werden, was sie nur gelernt haben.
- Modelle / Methoden des maschinellen Lernens oder Lernen können zwei Arten von überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen sein. Wo im neuronalen Netzwerk wir neuronale Vorwärtsnetzwerke, Radiale Basis, Kohonen, Rekurrente, Faltungsnetzwerke, Modulare neuronale Netzwerke haben.
- Betreutes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen sind maschinelle Lernaufgaben.
- Überwachtes Lernen ist einfach ein Prozess des Lernens eines Algorithmus aus dem Trainingsdatensatz. Beim überwachten Lernen verfügen Sie über Eingabevariablen und eine Ausgabevariable, und Sie verwenden einen Algorithmus, um die Zuordnungsfunktion von der Eingabe zur Ausgabe zu lernen. Ziel ist es, die Zuordnungsfunktion so zu approximieren, dass wir bei neuen Eingabedaten die Ausgabevariablen für diese Daten vorhersagen können.
- Beim unbeaufsichtigten Lernen wird die zugrunde liegende oder verborgene Struktur oder Verteilung der Daten modelliert, um mehr über die Daten zu erfahren. Beim unbeaufsichtigten Lernen haben Sie nur Eingabedaten und keine entsprechenden Ausgabevariablen.
- In neuronalen Netzen werden Daten durch miteinander verbundene Schichten von Knoten geleitet, wobei Eigenschaften und Informationen einer Schicht klassifiziert werden, bevor die Ergebnisse an andere Knoten in nachfolgenden Schichten weitergegeben werden. Neuronales Netzwerk und Deep Learning unterscheiden sich nur durch die Anzahl der Netzwerkschichten. Ein typisches neuronales Netzwerk kann zwei bis drei Schichten aufweisen, wobei ein Deep-Learning-Netzwerk Dutzende oder Hunderte aufweisen kann.
- Beim maschinellen Lernen gibt es eine Reihe von Algorithmen, die auf jedes Datenproblem angewendet werden können. Diese Techniken umfassen Regression, k-Means-Clustering, logistische Regression, Entscheidungsbäume usw.
- In der Architektur wird ein künstliches neuronales Netzwerk mit Schichten künstlicher Neuronen gezeigt oder auch als Recheneinheiten bezeichnet, die Eingaben vornehmen und eine Aktivierungsfunktion zusammen mit einem Schwellenwert anwenden können, um herauszufinden, ob Nachrichten weitergeleitet werden.
- Das einfache Modell des neuronalen Netzwerks enthält: Die erste Schicht ist die Eingabe-Schicht, gefolgt von einer verborgenen Schicht und zuletzt von einer Ausgabe-Schicht. Jede dieser Schichten kann ein oder mehrere Neuronen enthalten. Modelle können komplexer werden und die Fähigkeiten zur Problemlösung und Abstraktion verbessern, indem die Anzahl der verborgenen Schichten und die Anzahl der Neuronen in einer bestimmten Schicht erhöht werden.
- Es gibt überwachte und nicht überwachte Modelle, die neuronale Netze verwenden. Am allgemeinsten bekannt ist das neuronale Feed-Forward-Netz, dessen Architektur ein verbundener und gerichteter Graph von Neuronen ist, ohne Zyklen, die mit dem Algorithmus namens Backpropagation trainiert wurden.
- Maschinelles Lernen, Lernsysteme sind anpassungsfähig und entwickeln sich ständig aus neuen Beispielen heraus, sodass sie in der Lage sind, die Muster in den Daten zu bestimmen. Für beide Daten ist die Eingabeebene. Beide erwerben Wissen durch Analyse früherer Verhaltensweisen oder / und experimenteller Daten, während in einem neuronalen Netzwerk das Lernen tiefer ist als das maschinelle Lernen.
Machine Learning vs Neural Network Vergleichstabelle
Unten finden Sie den 5 besten Vergleich zwischen Machine Learning und Neural Network
| Grundlegender Vergleich zwischen Machine Learning und Neural Network | Maschinelles Lernen | Neurales Netzwerk |
| Definition | Beim maschinellen Lernen handelt es sich um eine Reihe von Algorithmen, die Daten analysieren und aus den analysierten Daten lernen und diese Erkenntnisse verwenden, um interessante Muster zu entdecken. | Neuronales Netzwerk oder künstliches neuronales Netzwerk ist ein Satz von Algorithmen, die beim maschinellen Lernen zum Modellieren der Daten unter Verwendung von Neuronendiagrammen verwendet werden. |
| Ökosystem | Künstliche Intelligenz | Künstliche Intelligenz |
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Erforderliche Fähigkeiten zum Lernen |
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| Angewandte Bereiche |
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| Beispiele | Siri, Google Maps und Google Search usw. | Bilderkennung, Bildkomprimierung und Suchmaschinen usw. |
Fazit - Maschinelles Lernen vs. Neuronales Netz
Es fällt in dasselbe Gebiet der künstlichen Intelligenz, in dem das neuronale Netz ein Teilgebiet des maschinellen Lernens ist. Maschinelles Lernen dient hauptsächlich dem, was es gelernt hat, wobei neuronale Netze tiefes Lernen sind, das die menschlichste Intelligenz künstlich antreibt. Abschließend können wir sagen, dass neuronale Netze oder tiefes Lernen die nächste Evolution des maschinellen Lernens sind. Es wird erklärt, wie eine Maschine ihre eigene Entscheidung genau treffen kann, ohne dass der Programmierer es ihnen sagen muss.
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Dies war ein Leitfaden für den Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalem Netzwerk. Hier werden auch die Hauptunterschiede zwischen Maschinellem Lernen und Neuronalem Netzwerk mit Infografiken sowie die Vergleichstabelle erörtert. Weitere Informationen finden Sie auch in den folgenden Artikeln.
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