Suurin ero koneoppimisen ja hermoverkkojen välillä on, että Koneoppiminen viittaa algoritmien kehittämiseen, jotka voivat analysoida ja oppia tietoja tehdäkseen päätöksiä, kun taas hermoverkot ovat ryhmä koneoppimisen algoritmeja, jotka suorittavat ihmisen aivojen neuronien kaltaisia ​​laskelmia.

Koneoppiminen on tekniikka kehittää itseoppivia algoritmeja, jotka voivat analysoida tietoja, oppia niistä, tunnistaa malleja ja tehdä päätöksiä niiden mukaisesti. Se on tekoälyn alaluokka. Koneoppiminen käyttää erilaisia ​​algoritmeja. Neuroverkko on yksi niistä. Näitä käsitteitä käytetään laajasti eri aloilla, kuten lääketieteessä, robotiikassa, valmistuksessa ja maataloudessa.

Tekoäly, Palauteverkosto, Feedforward -verkko, Koneoppiminen, Neuraaliverkot, Valvottu oppiminen, Valvottu oppiminen

Mikä on koneoppiminen

Koneoppiminen on osa tekoälyä. Koneoppimisalgoritmit analysoivat tietoja, oppivat niistä ja tekevät päätöksiä. Se käyttää tilastollisia menetelmiä ja antaa koneelle mahdollisuuden parantaa kokemusta.

Kuva 1: Koneoppiminen

Koneoppimista on kahta päätyyppiä: valvottu oppiminen ja valvottu oppiminen. Sisään ohjattua oppimista, on tulomuuttujia (x) ja lähtömuuttujia (y). Algoritmi opetetaan kartoittamalla tulot lähtöihin (y = f (x)). Kun uutta tuloa tarjotaan, algoritmin tulisi ennustaa lähtö. Lineaarinen regressio, tukivektorikone ja satunnaismetsät ovat esimerkkejä ohjatusta oppimisesta.

Sisään ilman valvontaa, on vain syöttötietoja (x). Lähtötietoja ei ole. Tämän tyyppistä algoritmia ei tarvitse opettaa. Sen sijaan se löytää tulodatan kuviot itse. Yksi tärkeimmistä valvomattoman oppimisen algoritmeista on klusterointi. Se tunnistaa samanlaiset esiintymät ja ryhmittelee ne yhteen luodakseen klustereita. Yleensä valvottu oppiminen on vaikeampaa kuin ohjattu oppiminen. Lyhyesti sanottuna koneoppiminen auttaa kehittämään järjestelmiä, jotka voivat oppia ja suorittaa ennusteita tietojen avulla.

Mitä ovat hermoverkot

Neuraaliverkot ovat inspiroineet biologisista neuroneista. Ihmisen aivoissa on miljoonia neuroneja ja tieto kulkee neuronista toiseen. Neuroverkot käyttävät tätä konseptia suorittaakseen laskennallisia tehtäviä nopeammin.

Kuva 2: Hermoverkko

On olemassa kahdenlaisia ​​hermoverkkoja, joita kutsutaan feedforwardiksi ja palautteeksi. Sisään ennakoivat verkot, tieto kulkee vain tulosta ulostuloon, eikä se sisällä takaisinkytkentäsilmukkaa. Sisään palauteverkostot, tiedot voivat siirtyä molempiin suuntiin ja ne sisältävät palautepolun.

Edelleenlähetysverkot luokitellaan edelleen yksikerroksiseksi ja monikerroksiseksi verkostoksi. Yksikerroksisessa verkossa tulokerros muodostaa yhteyden lähtökerrokseen. Toisaalta monikerroksisessa verkossa on enemmän kerroksia, joita kutsutaan piilotetuiksi kerroksiksi tulo- ja lähtökerroksen välissä.

Neuraaliverkko sisältää solmuja. Nämä solmut ovat samanlaisia ​​kuin aivojen neuronit. Lisäksi verkon yhteyksillä on tietty paino. 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+….

Kun aktivointitoiminto, kuten lineaarinen tai sigmoidi, on syötetty verkkotuloon, se antaa tuloksen alla kuvatulla tavalla.

Y = F (y)

Sitten tulos arvioidaan. Painot muuttuvat, jos arvioitu lähtö poikkeaa halutusta. Tämä prosessi toistetaan, kunnes halutut lähdöt on saavutettu. Tämä on hermoverkon perustoiminto.

Koneoppimisen ja hermoverkkojen välinen ero

Määritelmä

Koneistusoppiminen viittaa algoritmeihin, jotka käyttävät tilastollisia tekniikoita, joiden avulla tietokoneet voivat oppia tiedoista ja parantaa asteittain tietyn tehtävän suorituskykyä. Neuraaliverkko on järjestelmä, joka on inspiroitu ihmisen aivojen biologisista neuroneista, jotka voivat suorittaa laskentatehtäviä nopeammin.

Algoritmit

Regressio, luokittelu, klusterointi, tukivektorikone, satunnaiset metsät ovat muutamia koneoppimisen algoritmeja. Neuroverkot ovat myös algoritmi, joka kuuluu koneoppimiseen.

Johtopäätös

Koneoppimisen ja hermoverkkojen välinen ero on siinä, että koneoppiminen viittaa algoritmien kehittämiseen, jotka voivat analysoida ja oppia tiedoista tehdäkseen päätöksiä, kun taas hermoverkot ovat joukko koneoppimisen algoritmeja, jotka suorittavat ihmisen aivojen neutronien kaltaisia ​​laskelmia.

Viite:

1. Mitä koneoppiminen on? | Koneoppimisen perusteet | Koneoppimisen opetusohjelma | Edureka!, 16. maaliskuuta 2018, saatavana täältä.

Kuva:

1. “3161590” (CC0) Pixabay2: n kautta. ”Keinotekoinen hermoverkko” Tekijä: Käyttäjä: Cburnett-Oma työ Tämä vektorikuva on luotu Inkscapella (CC BY-SA 3.0) Commons Wikimedian kautta