Erot koneoppimisessa verrattuna hermoverkkoon
Koneoppiminen on tekoälyn sovellus tai osakenttä. Koneoppiminen mahdollistaa järjestelmän, joka oppii ja etenee automaattisesti kokemuksesta ilman erillistä ohjelmointia. Koneoppiminen on jatkuvasti kehittyvä käytäntö. Koneoppimisen tavoitteena on ymmärtää tiedon rakenne ja sovittaa se malleihin. Ihmiset voivat ymmärtää ja käyttää näitä malleja. Koneoppimisessa tehtävät yleensä luokitellaan laajoihin luokkiin. Nämä luokat selittävät, kuinka oppiminen vastaanotetaan. Kaksi yleisimmin käytettyä koneoppimismenetelmää ovat ohjattu oppiminen ja ohjaamaton oppiminen.
Neuraaliverkko on aivojen rakenteen inspiroima. Neuraaliverkko sisältää voimakkaasti toisiinsa kytkettyjä kokonaisuuksia, joita kutsutaan yksiköiksi tai solmuiksi. Neuraaliverkot ovat syvän oppimisen tekniikoita. Se keskittyy yleensä monimutkaisten prosessien ratkaisemiseen. Tyypillinen hermoverkko on algoritmien ryhmä, nämä algoritmit mallinntavat tietoja neuroneilla koneoppimiseen.
Head to Head -vertailut koneoppimisesta verrattuna neuroverkkoon (infografia)
Alla on viisi parhainta vertailua koneoppimisen ja hermoverkon välillä 
Keskeiset erot koneoppimisessa verrattuna hermoverkkoon
Alla on luettelo pisteistä, kuvaile keskeisiä eroja koneoppimisen ja hermoverkon välillä:
- Kuten edellä käsiteltiin, koneoppiminen on joukko algoritmeja, jotka jäsentävät tietoja ja oppivat niistä tietoon perustuvien päätösten tekemiseksi, kun taas hermoverkko on yksi tällainen koneoppimisalgoritmien ryhmä.
- Neuraaliverkot ovat syvän oppimisen malleja, syvän oppimisen mallit on suunniteltu analysoimaan tietoja usein logiikkarakenteella, kuten miten me ihmiset tekisimme johtopäätöksiä. Se on osa koneoppimista.
- Koneoppimallit seuraavat tiedosta opittua toimintoa, mutta jossain vaiheessa se tarvitsee vielä ohjeita. Esimerkiksi, jos koneoppimisalgoritmi antaa epätarkkoja tuloksia tai ennusteita, niin insinööri astuu sisään ja tekee joitain säätöjä, kun taas keinotekoisissa hermoverkko malleissa algoritmit kykenevät yksinään määrittämään, ovatko ennusteet / tulokset ovat tarkkoja vai eivät.
- Neuraaliverkkorakenteet / järjestää algoritmeja muodissa, jotka voivat oppia ja tehdä älykkäitä päätöksiä yksinään. Koneoppimisessa päätökset tehdään sen perusteella, mitä se on vain oppinut.
- Koneoppimallit / -menetelmät tai -opinnot voivat olla kahta tyyppisiä ohjattuja ja valvomatta opiskelua. Missä hermoverkossa meillä on myötäsuuntainen hermoverkko, radiaalinen perusta, Kohonen, toistuva, konvoluutio, modulaarinen hermoverkko.
- Ohjattu oppiminen ja ohjaamaton oppiminen ovat koneoppimistehtäviä.
- Ohjattu oppiminen on yksinkertaisesti prosessin oppimisalgoritmia koulutustiedot. Ohjattu oppiminen on silloin, kun sinulla on sisääntulomuuttujat ja lähtömuuttujat, ja käytät algoritmia oppimaan kuvausfunktio tulosta lähtöön. Tavoitteena on lähentää kartoitusfunktiota niin, että kun meillä on uusia syöttötietoja, voimme ennustaa tuotoksen lähtömuuttujat.
- Ohjaamaton oppiminen on mallien alla olevaa tai piilotettua rakennetta tai datan jakautumista lisätietojen saamiseksi tiedosta. Ohjaamaton oppiminen on silloin, kun sinulla on vain tulotietoja eikä vastaavia lähtömuuttujia.
- Neuraaliverkossa tiedot kulkevat kytkettyjen solmukerrosten läpi luokittelemalla kerroksen ominaisuudet ja tiedot ennen tulosten siirtämistä muille solmille seuraavissa kerroksissa. Neuraaliverkko ja syvä oppiminen eroavat toisistaan vain verkkokerrosten lukumäärän perusteella. Tyypillisellä hermoverkolla voi olla kaksi tai kolme kerrosta, joissa syväoppimisverkossa voi olla kymmeniä tai satoja.
- Koneoppimisessa on useita algoritmeja, joita voidaan soveltaa mihin tahansa dataongelmaan. Nämä tekniikat sisältävät regression, k-kertoimen klusteroinnin, logistisen regression, päätöspuut jne.
- Arkkitehtonisesti keinotekoinen hermoverkko esitetään keinotekoisten hermosolujen kerroksilla tai niitä kutsutaan myös laskennallisiksi yksiköiksi, jotka kykenevät ottamaan syöttöä ja soveltamaan aktivointitoimintoa kynnyksen mukana selvittämään, kulkevatko viestit pitkin.
- Neuroverkon yksinkertainen malli sisältää: Ensimmäinen kerros on tulokerros, jota seuraa yksi piilotettu kerros ja viimeisenä lähtökerros. Jokainen näistä kerroksista voi sisältää yhden tai useamman neuronin. Mallit voivat tulla monimutkaisemmiksi parantuneilla ongelmanratkaisu- ja abstraktioominaisuuksilla lisäämällä piilotettujen kerrosten määrää ja neuronien lukumäärää tietyssä kerroksessa.
- On valvottuja ja valvomattomia malleja, joissa käytetään hermoverkkoja, yleisimmin tunnettu on eteenpäin suuntautuva hermoverkko, joka arkkitehtuuri on kytketty ja suunnattu neuronien kuvaaja, ilman syklejä, jotka on koulutettu algoritmin avulla, jota kutsutaan vastapropalaatioksi.
- Koneoppiminen, oppimisjärjestelmät ovat mukautuvia ja kehittyvät jatkuvasti uusista esimerkeistä, joten ne kykenevät määrittämään datan mallit. Molemmat tiedot ovat syöttökerros. Molemmat hankkivat tietoa analysoimalla aiempia käyttäytymismalleja tai kokeellista tietoa, kun taas hermoverkossa oppiminen on syvempää kuin koneoppiminen.
Koneoppiminen vs. hermoverkon vertailutaulukko
Alla on 5 suosituinta vertailua koneoppimisen ja hermoverkon välillä
| Perusvertailu koneoppimisen ja hermoverkon välillä | Koneoppiminen | Neuraaliverkko |
| Määritelmä | Koneoppiminen on joukko algoritmeja, jotka jäsentävät tietoja ja oppivat jäsennetystä tiedosta ja käyttävät näitä oppeja kiinnostavien mallien löytämiseen. | Neuraaliverkko tai keinotekoinen neuroverkko on yksi algoritmien sarja, jota käytetään koneoppimisessa datan mallintamiseen neuroneiden kuvaajien avulla. |
| Eco-System | Tekoäly | Tekoäly |
|
Oppimiseen vaadittavat taidot |
|
|
| Sovelletut alueet |
|
|
| esimerkit | Siri, Google Maps ja Google-haku jne. | Kuvien tunnistus, kuvanpakkaus ja hakukoneet jne. |
Johtopäätös - Koneoppiminen vs. hermoverkko
Se kuuluu samaan keinotekoisen älykkyyden kenttään, jossa hermoverkko on koneoppimisen osakenttä. Koneoppiminen palvelee enimmäkseen oppimiaan tietoja, kun hermoverkot ovat syvää oppimista, joka valtaa ihmisen kaltaisen älyn keinotekoisesti. Voimme päättää sen sanomalla, että hermoverkot tai syvät opinnot ovat koneoppimisen seuraava kehitys. Se selittää, kuinka kone voi tehdä oman päätöksensa tarkasti ilman, että ohjelmoijan on kerrottava heille niin.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas koneen oppimisen ja hermoverkon väliseen eroon. Tässä keskustellaan myös Koneoppiminen vs. hermoverkko-avainten eroista infografioiden ja vertailutaulukon kanssa. Saatat myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja.
- Tietojen louhinta vs koneoppiminen - 10 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- Koneoppiminen vs ennakoiva analyysi - 7 hyödyllistä eroa
- Neuraaliverkot vs. syvä oppiminen - hyödyllisiä vertailuja oppimiseen
- Opas uraan Google Mapsissa