Разлике између машинског учења и неуронске мреже
Машинско учење је апликација или потпоље вештачке интелигенције (АИ). Машинско учење омогућава систему да аутоматски учи и напредује из искуства без експлицитног програмирања. Машинско учење је пракса која се непрекидно развија. Циљ машинског учења је разумети структуру података и уградити те податке у моделе, људи те моделе могу разумети и користити. У машинском учењу се задаци класификују у широке категорије. Ове категорије објашњавају како се учење прима, две од најчешће коришћених метода машинског учења су надзирано учење и неконтролисано учење.
Неуронска мрежа је инспирисана структуром мозга. Неуронска мрежа садржи веома повезане јединице, које се зову јединице или чворови. Неуронске мреже су технологија дубоког учења. Генерално се фокусира на решавање сложених процеса. Типична неуронска мрежа је група алгоритама, ови алгоритми моделирају податке користећи неуроне за машинско учење.
Успоредба између машинског учења и неуронске мреже (Инфограпхицс)
Испод је топ 5 поређења између машинског учења и неуронске мреже 
Кључне разлике између машинског учења и неуронске мреже
Испод су листе тачака, опишите кључне разлике између машинског учења и неуронске мреже:
- Као што је горе дискутирано, машинско учење је скуп алгоритама који рашчлањују податке и уче се из података како би се донијеле информисане одлуке, док је неуронска мрежа једна таква група алгоритама за машинско учење.
- Неуронске мреже су модели дубоког учења, модели дубоког учења дизајнирани су тако да често анализирају податке помоћу логичке структуре попут начина на који ми људи доносимо закључке. То је подскуп машинског учења.
- Модели машинског учења прате функцију која је научена из података, али у одређеном тренутку су јој и даље потребне неке смернице. На пример, ако алгоритам машинског учења даје нетачан исход или предвиђање, тада ће инжењер ступити и извршити нека прилагођавања, док су, у моделима вештачких неуронских мрежа, алгоритми довољно способни да сами утврде, да ли су предвиђања / резултати су тачни или не.
- Неурална мрежа структуира / уређује алгоритме слојевито на начин који могу самостално учити и доносити интелигентне одлуке. Док се у машинском учењу одлуке доносе на основу онога што је само научио.
- Модели / методе или учења машинског учења могу бити две врсте учења под надзором и без надзора. Где у неуронској мрежи имамо повратну неуронску мрежу, радијалну основу, Кохонен, рекурентне, конволуционе, модуларне неуронске мреже.
- Надзирано учење и Надзорно учење су задаци машинског учења.
- Надзирано учење једноставно је алгоритам учења из базе података о тренингу. Надзирано учење је место где имате улазне променљиве и излазну променљиву, а користите алгоритам да бисте научили функцију мапирања од улаза до излаза. Циљ је приближити функцију мапирања тако да када имамо нове улазне податке, можемо предвидјети излазне варијабле за те податке.
- Ненадзоровано учење моделира доњу или скривену структуру или дистрибуцију података како би научили више о тим подацима. Ненадзирано учење је место у којем имате само улазне податке и нема одговарајућих излазних променљивих.
- У неуронској мрежи подаци ће пролазити кроз међусобно повезане слојеве чворова, класификовати карактеристике и информације слоја пре него што ће резултате проследити другим чворовима у наредним слојевима. Неуронска мрежа и дубоко учење разликују се само бројем мрежних слојева. Типична неуронска мрежа може имати два до три слоја, при чему мрежа дубоког учења може имати на десетине или стотине.
- У машинском учењу постоји низ алгоритама који се могу применити на било који проблем података. Ове технике укључују регресију, к-значење групирања, логистичку регресију, стабла одлука итд.
- Архитектонски гледано, вештачка неуронска мрежа изложена је слојевима вештачких неурона или се такође називају рачунарским јединицама које могу да преузму улаз и примене функцију активације, заједно са прагом да би сазнале да ли се поруке прослеђују.
- Једноставни модел неуронске мреже садржи: Први слој је улазни слој, следи један скривени слој, а на крају излазни слој. Сваки од ових слојева може садржати један или више неурона. Модели могу постати сложенији, са повећаним могућностима решавања проблема и апстракцијом повећањем броја скривених слојева и броја неурона у датом слоју.
- Постоје надгледани и неконтролисани модели који користе неуронске мреже, најпознатија је неуронска мрежа напријед, чија је архитектура повезан и усмерен граф неурона, без циклуса који се обучавају користећи алгоритам који се назива повратно ширење.
- Машинско учење, системи учења прилагодљиви су и непрестано се развијају из нових примера, тако да су способни да одреде обрасце у подацима. За оба податка је улазни слој. Обоје стичу знање анализом претходног понашања или / и експерименталним подацима, док је у неуронској мрежи учење дубље од машинског учења.
Таблица упоређивања машинског учења и неуронске мреже
Испод је 5 најбољих резултата поређења између машинског учења и неуронске мреже
| Основно упоређивање између машинског учења и неуронске мреже | Машинско учење | Неуронске мреже |
| Дефиниција | Машинско учење је скуп алгоритама који рашчлањују податке и уче се из анализираних података и користе та учења за откривање образаца који вас занимају. | Неуронска мрежа или вештачка неуронска мрежа је један низ алгоритама који се користе у машинском учењу за моделирање података помоћу графикона Неурона. |
| Еко систем | Вештачка интелигенција | Вештачка интелигенција |
|
Вештине потребне за учење |
|
|
| Примењене области |
|
|
| Примери | Сири, Гоогле мапе и Гоогле претрага итд. | Препознавање слика, компресија слике и претраживачи итд. |
Закључак - Машинско учење против неуронске мреже
Подпада под исто поље вештачке интелигенције, где је неуронска мрежа подпоље машинског учења, а машинско учење служи углавном ономе што је научила, при чему су неуронске мреже дубоко учење које вештачки управља људском интелигенцијом. Можемо то закључити рекавши да су неуронске мреже или дубоко учење следећа еволуција машинског учења. Објашњава како машина може тачно да донесе сопствену одлуку без потребе да им програмер то каже.
Препоручени чланак
Ово је био водич за главну разлику између машинског учења и неуронске мреже. Овде такође разматрамо кључне разлике између машинског учења и неуронске мреже са инфографиком и упоредном табелом. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више.
- Рударство података вс машинско учење - 10 најбољих ствари које морате знати
- Машинско учење вс предиктивна аналитика - 7 корисних разлика
- Неуронске мреже вс дубоко учење - корисне поређења за учење
- Водич за каријеру у Гоогле мапама