Diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais - Diferença Entre

Diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais

A principal diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais é que o O aprendizado de máquina refere-se ao desenvolvimento de algoritmos que podem analisar e aprender com os dados para tomar decisões, enquanto as redes neurais são um grupo de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam cálculos semelhantes aos neurônios no cérebro humano.

O aprendizado de máquina é a técnica de desenvolver algoritmos de autoaprendizagem que podem analisar dados, aprender com eles, reconhecer padrões e tomar decisões de acordo. É uma subcategoria da Inteligência Artificial. O aprendizado de máquina usa vários algoritmos. A rede neural é uma delas. Esses conceitos são amplamente usados ​​em vários campos, como medicina, robótica, manufatura e agricultura.

Principais áreas cobertas

1. O que é aprendizado de máquina
- Definição, tipos, funcionalidade
2. O que é redes neurais?
- Definição, tipos, funcionalidade
3. Diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais
- Comparação de diferenças-chave

Termos chave

Inteligência Artificial, Rede de Feedback, Rede Feedforward, Aprendizado de Máquina, Redes Neurais, Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado


O que é aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados, aprendem com eles e tomam decisões. Ele usa métodos estatísticos e permite que a máquina melhore com a experiência.


Figura 1: Aprendizado de Máquina

Existem dois tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Em aprendizagem supervisionada, existem variáveis ​​de entrada (x) e variáveis ​​de saída (y). O algoritmo é treinado mapeando as entradas para as saídas (y = f (x)). Ao fornecer uma nova entrada, o algoritmo deve prever a saída. Regressão linear, máquina de vetores de suporte e florestas aleatórias são alguns exemplos de aprendizado supervisionado.

Em aprendizado não supervisionado, há apenas dados de entrada (x). Não há dados de saída. Nesse tipo, não é necessário treinar o algoritmo. Em vez disso, descobre os padrões nos dados de entrada por conta própria. Um principal algoritmo de aprendizado não supervisionado é o armazenamento em cluster. Ele identifica as instâncias semelhantes e as agrupa para criar clusters. Geralmente, o aprendizado não supervisionado é difícil do que o aprendizado supervisionado. Em resumo, o aprendizado de máquina ajuda a desenvolver sistemas que podem aprender e executar previsões usando dados.

O que são redes neurais?

Redes neurais são inspiradas em neurônios biológicos. No cérebro humano, existem milhões de neurônios e a informação passa de um neurônio para outro. As redes neurais usam esse conceito para realizar tarefas computacionais mais rapidamente.


Figura 2: Rede Neural

Existem dois tipos de redes neurais chamadas feedforward e feedback. Em redes feedforward, a informação passa apenas da entrada para a saída e não contém um loop de feedback. Em redes de feedback, a informação pode passar para ambas as direções e contém um caminho de feedback.

As redes feedforward são ainda categorizadas em rede de camada única e rede multicamadas. Na rede de camada única, a camada de entrada se conecta à camada de saída. Por outro lado, a rede multicamadas tem mais camadas chamadas camadas ocultas entre a camada de entrada e a camada de saída.

Uma rede neural contém nós. Esses nós são semelhantes aos neurônios no cérebro. Além disso, as conexões na rede possuem pesos específicos. Quando as entradas para os nós são x1, x2, x3… e os pesos correspondentes são w1, w2, w3,… a entrada líquida (y) é semelhante à seguinte.

y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 +…

Depois de aplicar a função de ativação, como linear ou sigmóide, à entrada da rede, ela fornece a saída como abaixo.

Y = F (y)

Então, a saída é avaliada. Os pesos se ajustam se a saída avaliada for diferente da saída desejada. Este processo é repetido até que as saídas desejadas sejam obtidas. Esta é a funcionalidade básica de uma rede neural.

Diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais

Definição

Aprendizado de usinagem refere-se a algoritmos que usam técnicas estatísticas que permitem aos computadores aprender com os dados e melhorar progressivamente o desempenho em uma tarefa específica. Uma rede neural é um sistema que é inspirado por neurônios biológicos no cérebro humano que podem realizar tarefas de computação mais rapidamente.

Algoritmos

Regressão, classificação, agrupamento, máquina de vetores de suporte, florestas aleatórias são poucos algoritmos em aprendizado de máquina. As redes neurais também são um algoritmo que se enquadra no aprendizado de máquina.

Conclusão

A diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais é que o aprendizado de máquina se refere ao desenvolvimento de algoritmos que podem analisar e aprender dados para tomar decisões, enquanto as redes neurais são um grupo de algoritmos em aprendizado de máquina que realizam cálculos similares aos nêutrons no cérebro humano.

Referência:

1. O que é aprendizado de máquina? | Noções básicas de aprendizado de máquina | Tutorial de aprendizado de máquina | Edureka !, 16 de março de 2018,