Koneen oppimisen ja hermoverkkojen välinen ero - Ero-Välillä

Koneen oppimisen ja hermoverkkojen välinen ero

Tärkein ero koneen oppimisen ja hermoverkkojen välillä on se, että koneen oppiminen tarkoittaa sellaisten algoritmien kehittämistä, jotka voivat analysoida ja oppia datasta päätöksentekoa varten, kun taas hermoverkot ovat joukko algoritmeja koneen oppimisessa, jotka suorittavat laskelmia, jotka ovat samanlaisia ​​kuin ihmisen aivojen neuronit.

Konekielen oppiminen on tekniikka, jolla kehitetään itseoppimisalgoritmeja, jotka voivat analysoida tietoja, oppia niistä, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä vastaavasti. Se on keinotekoisen älykkyyden alaryhmä. Koneoppiminen käyttää erilaisia ​​algoritmeja. Neuraaliverkko on yksi niistä. Näitä käsitteitä käytetään laajasti eri aloilla, kuten lääketieteessä, robotiikassa, valmistuksessa ja maataloudessa.

Avainalueet katettu

1. Mikä on koneoppiminen
- Määritelmä, tyypit, toiminnallisuus
2. Mikä on hermoverkot
- Määritelmä, tyypit, toiminnallisuus
3. Koneen oppimisen ja hermoverkkojen välinen ero
- Avainerojen vertailu

Avainkäsitteet

Tekoäly, palauteverkosto, Feedforward-verkko, koneen oppiminen, hermoverkot, valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen


Mikä on koneoppiminen

Koneen oppiminen on osa tekoälyä. Koneen oppimisalgoritmit analysoivat tietoja, oppivat niistä ja tekevät päätöksiä. Se käyttää tilastollisia menetelmiä ja mahdollistaa koneen parantumisen kokemuksella.


Kuva 1: Koneen oppiminen

Koneen oppimisen päätyyppejä on kaksi: valvottu oppiminen ja valvomaton oppiminen. Sisään valvottu oppiminen, on sisääntulomuuttujia (x) ja lähtömuuttujia (y). Algoritmi koulutetaan kartoittamalla tulot lähtöön (y = f (x)). Kun syötetään uusi tulo, algoritmin tulisi ennustaa ulostulo. Lineaarinen regressio, tukivektorikone ja satunnaiset metsät ovat esimerkkejä valvotusta oppimisesta.

Sisään valvomaton oppiminen, vain syöttötiedot (x). Tulostustietoja ei ole. Tässä tapauksessa algoritmia ei tarvitse kouluttaa. Sen sijaan se havaitsee syöttötietojen mallit itsestään. Yksi tärkeimmistä valvomattomista oppimisalgoritmeista on klusterointi. Se tunnistaa samanlaisia ​​tapauksia ja ryhmittelee ne yhteen luodakseen klustereita. Yleensä valvomaton oppiminen on vaikeaa kuin valvottu oppiminen. Lyhyesti sanottuna koneen oppiminen auttaa kehittämään järjestelmiä, jotka voivat oppia ja suorittaa ennusteita tietojen avulla.

Mitä ovat neuroverkot

Neuraaliset verkot ovat innoittamana biologisista neuroneista. Ihmisen aivoissa on miljoonia neuroneja ja tieto kulkee neuronista toiseen. Neuraaliset verkot käyttävät tätä käsitettä laskennallisten tehtävien suorittamiseksi nopeammin.


Kuva 2: Neuraaliverkko

Neuraaliverkkoja on kahdenlaisia, joita kutsutaan feedforwardiksi ja palautteeksi. Sisään eteneviä verkkoja, tieto kulkee vain tulosta lähtöön ja se ei sisällä palautesilmukkaa. Sisään palauteverkkoja, tieto voi siirtyä molempiin suuntiin ja sisältää palautepolun.

Edelleenlähetysverkot luokitellaan edelleen yhden kerroksen verkkoon ja monikerroksiseen verkkoon. Yksikerrosverkossa tulokerros yhdistyy lähtökerrokseen. Toisaalta monikerrosverkossa on enemmän kerroksia, joita kutsutaan piilotetuiksi kerroksiksi tulokerroksen ja lähtökerroksen väliin.

Neuraaliverkko sisältää solmuja. Nämä solmut ovat samanlaisia ​​kuin aivojen neuronit. Lisäksi verkkoyhteyksillä on erityisiä painoja. Kun solmujen tulot ovat x1, x2, x3… ja vastaavat painot ovat w1, w2, w3,… nettotulo (y) on samanlainen kuin seuraava.

y = x1. w1 + x2. W2 + x3.w3 + ....

Aktivointitoiminnon, kuten lineaarisen tai sigmoidin, käyttämisen jälkeen nettotuloon, se antaa lähdön seuraavasti.

Y = F (y)

Sitten tulos arvioidaan. Painot säädetään, jos arvioitu lähtö on erilainen kuin haluttu lähtö. Tämä prosessi toistetaan, kunnes halutut ulostulot saadaan. Tämä on hermoverkon perustoiminnot.

Koneen oppimisen ja hermoverkkojen välinen ero

Määritelmä

Työstöoppiminen tarkoittaa algoritmeja, jotka käyttävät tilastollisia tekniikoita, joiden avulla tietokoneet voivat oppia datasta ja parantaa asteittain tietyn tehtävän suorituskykyä. Neuraaliverkko on järjestelmä, jonka innoittamana ovat ihmisen aivojen biologiset neuronit, jotka voivat suorittaa laskentatehtäviä nopeammin.

algoritmit

Regressio, luokittelu, klusterointi, tukivektorikone, satunnaiset metsät ovat muutamia koneen oppimisen algoritmeja. Neuraaliset verkot ovat myös algoritmi, joka kuuluu koneen oppimiseen.

johtopäätös

Koneen oppimisen ja hermoverkkojen välinen ero on se, että koneen oppiminen viittaa sellaisten algoritmien kehittämiseen, jotka voivat analysoida ja oppia datasta päätöksentekoa varten, kun taas hermoverkot ovat joukko algoritmeja koneen oppimisessa, jotka suorittavat ihmisen aivoissa olevien neutronien kaltaiset laskelmat.

Viite:

1. Mikä on koneoppiminen? | Koneen oppimisen perusteet Koneen oppimisen opetusohjelma Edureka !, 16. maaliskuuta 2018