Erinevused masinõppe ja närvivõrgu vahel
Masinõpe on tehisintellekti rakendus või alamväli. Masinõpe võimaldab süsteemil automaatselt õppida ja kogemustest edasi liikuda, ilma et oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Masinõpe on pidevalt arenev praktika. Masinõppe eesmärk on aru saada andmete struktuurist ja sobitada need mudelitega, neid mudeleid saavad inimesed mõista ja kasutada. Masinaõppes liigitatakse ülesanded üldiselt laiadesse kategooriatesse. Need kategooriad selgitavad õppe vastuvõtmist, kaks kõige laialdasemalt kasutatavat masinõppe meetodit on juhendatud õpe ja juhendamata õpe.
Neuraalvõrk on inspireeritud aju struktuurist. Neuraalvõrk sisaldab omavahel tihedalt seotud olemeid, mida nimetatakse ühikuteks või sõlmedeks. Neuraalvõrgud on süvaõppe tehnoloogiad. Üldiselt keskendutakse keerukate protsesside lahendamisele. Tüüpiline närvivõrk on algoritmide rühm, need algoritmid modelleerivad andmeid, kasutades masinõppeks neuroneid.
Võrdlus masinõppe ja närvivõrgu vahel (infograafika)
Allpool on toodud viis peamist masinõppe ja närvivõrgu võrdlust 
Peamised erinevused masinõppe ja närvivõrgu vahel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi masinõppe ja närvivõrgu vahel:
- Nagu eespool arutatud, on masinõpe algoritmide kogum, mis sõelub andmeid ja õpib neist teadlike otsuste tegemiseks, samas kui närvivõrk on üks selline masinõppe algoritmide rühm.
- Neuraalvõrgud on sügava õppimise mudelid, süvaõppe mudelid on mõeldud andmete loogilise ülesehituse analüüsimiseks, näiteks kuidas me inimesed järeldusi teeme. See on masinõppe alamhulk.
- Masinõppe mudelid järgivad andmetest õpitud funktsiooni, kuid mingil hetkel vajab see siiski mingeid juhiseid. Näiteks kui masinõppe algoritm annab ebatäpse tulemuse või ennustuse, astub insener sisse ja teeb mõned muudatused, samas kui kunstliku närvivõrgu mudelites on algoritmid piisavalt võimelised iseseisvalt kindlaks tegema, kas ennustused / tulemused on täpsed või mitte.
- Neuraalvõrgu struktuurid / korraldab moekihtides algoritme, mis võimaldavad iseseisvalt õppida ja arukaid otsuseid vastu võtta. Kui masinõppes võetakse otsused vastu ainult õpitu põhjal.
- Masinõppe mudelid / meetodid või õppetunnid võivad olla kahte tüüpi juhendatud ja juhendamata õppetunnid. Kui neuraalvõrgus on meil edasisuunaline närvivõrk, radiaalne alus, Kohonen, korduvad, konvolutsioonilised, modulaarsed närvivõrgud.
- Juhendatud õpe ja juhendamata õpe on masinõppe ülesanded.
- Juhendatud õpe on lihtsalt koolitusalustist algoritmi õppimise protsess. Juhendatud õppimine on koht, kus teil on sisendmuutujad ja väljundmuutujad ning te kasutate algoritmi, et õppida kaardistamise funktsiooni sisendist väljundini. Eesmärk on lähendada kaardistamisfunktsiooni nii, et kui meil on uusi sisendandmeid, saaksime prognoosida nende andmete väljundmuutujaid.
- Juhendamata õppimine on andmete aluseks oleva või varjatud struktuuri või jaotuse modelleerimine, et saada rohkem teavet andmete kohta. Juhendamata õppimine on see, kus teil on ainult sisendandmed ja puuduvad vastavad väljundmuutujad.
- Neuraalvõrgus läbivad andmed omavahel ühendatud sõlmede kihte, liigitades kihi omadused ja teabe enne tulemuste edastamist järgmiste kihtide teistele sõlmedele. Neuraalvõrku ja sügavat õppimist erinevad ainult võrgukihtide arv. Tüüpilisel närvivõrgul võib olla kaks kuni kolm kihti, kusjuures süvaõppevõrgul võib olla kümneid või sadu.
- Masinõppes on mitmeid algoritme, mida saab rakendada mis tahes andmeprobleemide korral. Need tehnikad hõlmavad regressiooni, k-vahendite rühmitust, logistilist regressiooni, otsustuspuud jne.
- Arhitektuuriliselt eksponeeritakse kunstlikku närvivõrgustikku tehisneuronite kihtidega või nimetatakse neid ka arvutusüksusteks, mis on võimelised sisestama sisendit ja rakendama aktiveerimisfunktsiooni koos lävega, et teada saada, kas sõnumeid edastatakse.
- Neuraalvõrgu lihtne mudel sisaldab järgmist: Esimene kiht on sisendkiht, millele järgneb üks varjatud kiht ja viimasena väljundkiht. Kõik need kihid võivad sisaldada ühte või mitut neuroni. Mudelid võivad muutuda keerukamaks, suurenedes probleemide lahendamise ja abstraktsiooni võimalustega, suurendades varjatud kihtide arvu ja antud kihis olevate neuronite arvu.
- Neuruvõrke kasutavad juhendatud ja kontrollimata mudelid, kõige üldisemalt tuntud on närvivõrk feed forward, mille arhitektuur on ühendatud ja suunatud neuronite graaf, ilma tsükliteta, mida treenitakse algprodukti abil, mida nimetatakse tagasipropagatsiooniks.
- Masinõpe, õppesüsteemid on kohanemisvõimelised ja arenevad pidevalt uutest näidetest, seega on nad võimelised määrama andmete mustrid. Mõlemad andmed on sisendkiht. Mõlemad omandavad teadmisi varasema käitumise või katseandmete analüüsi kaudu, samas kui närvivõrgus on õppimine sügavam kui masinõppimisel.
Masinõpe vs närvivõrkude võrdlustabel
Allpool on toodud 5 tipptasemel võrdlust masinõppe ja närvivõrgu vahel
| Põhiline võrdlus masinõppe ja närvivõrgu vahel | Masinõpe | Neuraalne võrk |
| Definitsioon | Masinõpe on algoritmide kogum, mis parsib andmeid ja õpib parsitud andmetest ning kasutab neid õpetusi huvipakkuvate mustrite avastamiseks. | Neuraalvõrk ehk tehisneuraalvõrk on üks algoritmide komplekt, mida kasutatakse masinõppes andmete modelleerimiseks neuronite graafikute abil. |
| Ökosüsteem | Tehisintellekt | Tehisintellekt |
|
Õppimiseks vajalikud oskused |
|
|
| Rakendusalad |
|
|
| Näited | Siri, Google Maps ja Google Search jne | Kujutise tuvastamine, pildi tihendamine ja otsingumootorid jne |
Järeldus - masinõpe vs närvivõrk
See kuulub samasse tehisintellekti valdkonda, kus närvivõrk on masinõppe alamväli, masinõpe teenib enamasti seda, mida ta on õppinud, kusjuures närvivõrgud on sügav õppimine, mis annab kõige inimlikuma intelligentsuse kunstlikult edasi. Selle võime järeldada, öeldes, et närvivõrgud või sügavad õppetunnid on masinõppe järgmine areng. See selgitab, kuidas masin saab täpselt ise otsustada, ilma et programmeerija peaks neile seda ütlema.
Soovitatav artikkel
See on juhend peamiseks erinevuseks masinõppe ja närvivõrgu vahel. Siin käsitleme ka masinõppe vs närvivõrgu peamisi erinevusi infograafikaga ja võrdlustabelit. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid.
- Andmete kaevandamine vs masinõpe - 10 parimat asja, mida peate teadma
- Masinõpe vs ennustav analüüs - 7 kasulikku erinevust
- Neuraalsed võrgud vs sügav õppimine - kasulikud võrdlused õppimiseks
- Karjäärijuhend Google Mapsis