Skillnad mellan maskininlärning och neurala nätverk

Huvudskillnaden mellan maskininlärning och neurala nätverk är att maskininlärning avser att utveckla algoritmer som kan analysera och lära av data för att fatta beslut medan neurala nätverk är en grupp av algoritmer i maskininlärning som utför beräkningar som liknar neuroner i den mänskliga hjärnan.

Maskininlärning är tekniken att utveckla självlärande algoritmer som kan analysera data, lära av dem, känna igen mönster och fatta beslut i enlighet därmed. Det är en underkategori av artificiell intelligens. Maskininlärning använder olika algoritmer. Neurala nätverk är en av dem. Dessa begrepp används i stor utsträckning inom olika områden som medicin, robotik, tillverkning och jordbruk.

Viktiga områden som omfattas

1. Vad är maskinlärning
    - Definition, Typer, Funktionalitet
2. Vad är neurala nätverk
    - Definition, Typer, Funktionalitet
3. Skillnad mellan maskininlärning och neurala nätverk
    - Jämförelse av viktiga skillnader

Nyckelbegrepp

Artificiell intelligens, Feedback Network, Feedforward Network, Maskininlärning, Neurala nätverk, Övervakat lärande, Unservervised Learning

Vad är maskinlärning

Maskininlärning är en delmängd av artificiell intelligens. Maskininlärningsalgoritmer analyserar data, lär av dem och fattar beslut. Den använder statistiska metoder och gör att maskinen kan förbättras med erfarenhet.

Figur 1: Maskininlärning

Det finns två huvudtyper av maskininlärning: övervakat lärande och oövervakat lärande. I övervakat lärande, det finns inmatningsvariabler (x) och utgångsvariabler (y). Algoritmen utbildas genom att kartlägga ingångarna till utgångarna (y = f (x)). När en ny ingång tillhandahålls bör algoritmen förutsäga utmatningen. Linjär regression, stöd vektor maskin och slumpmässiga skogar är några exempel på övervakat lärande.

I oövervakat lärande, det finns bara ingångsdata (x). Det finns inga utgångsdata. I denna typ är det inte nödvändigt att träna algoritmen. I stället upptäcker det mönstren i ingångsdata på egen hand. En huvudövervakad inlärningsalgoritm är clustering. Det identifierar liknande exempel och grupperar dem tillsammans för att skapa kluster. Vanligtvis är oövervakat lärande svårt än övervakat lärande. I korthet hjälper maskininlärning att utveckla system som kan lära sig och utföra förutsägelser med hjälp av data.

Vad är neurala nätverk

Neurala nätverk är inspirerade av biologiska neuroner. I människans hjärna finns det miljontals neuroner och informationen övergår från en neuron till den andra. Neurala nätverk använder detta koncept för att utföra beräkningsuppgifter snabbare.

Figur 2: Neural Network

Det finns två typer av neurala nätverk som heter feedforward och feedback. I feedforward-nätverk, Informationen passerar bara från ingången till utgången och den innehåller inte en återkopplingsslinga. I återkopplingsnät, Informationen kan passera i båda riktningarna och den innehåller en återkopplingsväg.

De vidarekopplade nätverken är vidare indelade i nätverks- och flerskiktsnät med ett lager. I enkelskiktsnätet ansluts ingångslaget till utmatningsskiktet. Å andra sidan har flerskiktsnätverket flera lager som kallas dolda lag mellan ingångslaget och utmatningsskiktet.

Ett neuralt nätverk innehåller noder. Dessa noder liknar neuronerna i hjärnan. Dessutom har anslutningarna i nätverket specifika vikter. När ingångarna till noderna är x1, x2, x3 ... och motsvarande vikter är w1, w2, w3, ... nettoinmatningen (y) liknar följande.

            y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 + ... .

Efter aktivering av aktiveringsfunktionen som linjär eller sigmoid till nätingången, ger den utmatningen enligt nedan.

Y = F (y)

Då utvärderas utsignalen. Vikterna justeras om den utvärderade utgången skiljer sig från önskad utgång. Denna process upprepas tills de önskade utgångarna erhålles. Detta är den grundläggande funktionaliteten hos ett neuralt nätverk.

Skillnad mellan maskininlärning och neurala nätverk

Definition

Maskinering av lärande avser algoritmer som använder statistiska tekniker som gör att datorer kan lära av data och gradvis förbättra prestanda på en specifik uppgift. Ett neuralt nätverk är ett system som är inspirerat av biologiska neuroner i människans hjärna som kan utföra beräkningsuppgifter snabbare.

algoritmer

Regression, klassificering, kluster, stöd vektor maskin, slumpmässiga skogar är få algoritmer i maskininlärning. Neurala nätverk är också en algoritm som faller under maskininlärning.

Slutsats

Skillnaden mellan maskininlärning och neurala nätverk är att maskininlärningen avser att utveckla algoritmer som kan analysera och lära av data för att fatta beslut medan neurala nätverk är en grupp av algoritmer i maskininlärning som utför beräkningar som liknar neutroner i människans hjärna.

Referens:

1. Vad är maskinlärning? | Grundläggande om maskinundervisning | Maskinlärande handledning | Edureka !, 16 Mars 2018, Tillgänglig här.

Image Courtesy:

1. "3161590" (CC0) via Pixabay
2. "Artificial Neural Network" Av en: Användare: Cburnett - Egent arbete Denna vektorbild skapades med Inkscape (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia