Diferenças entre aprendizado de máquina e rede neural
O Machine Learning é um aplicativo ou o subcampo da inteligência artificial (IA). O Machine Learning permite que um sistema aprenda e progrida automaticamente a partir da experiência sem ser explicitamente programado. O Machine Learning é uma prática em constante desenvolvimento. O objetivo do aprendizado de máquina é entender a estrutura dos dados e ajustá-los aos modelos, esses modelos podem ser entendidos e usados pelas pessoas. No Machine Learning, geralmente, as tarefas são classificadas em categorias amplas. Essas categorias explicam como o aprendizado é recebido, dois dos métodos de aprendizado de máquina mais amplamente utilizados são o aprendizado supervisionado e o não supervisionado.
A rede neural é inspirada na estrutura do cérebro. A rede neural contém entidades altamente interconectadas, chamadas unidades ou nós. As redes neurais são tecnologias de aprendizado profundo. Geralmente se concentra na resolução de processos complexos. Uma rede neural típica é um grupo de algoritmos, esses algoritmos modelam os dados usando neurônios para aprendizado de máquina.
Comparações cara a cara entre aprendizado de máquina versus rede neural (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 5 principais entre a rede de aprendizado de máquina e a rede neural 
Principais diferenças entre aprendizado de máquina e rede neural
Abaixo estão as listas de pontos, descreva as principais diferenças entre aprendizado de máquina e rede neural:
- Como discutido acima, o aprendizado de máquina é um conjunto de algoritmos que analisam dados e aprendem com os dados para tomar decisões informadas, enquanto a rede neural é um desses grupos de algoritmos para aprendizado de máquina.
- As redes neurais são modelos de aprendizado profundo, modelos de aprendizado profundo são projetados para analisar frequentemente dados com a estrutura lógica, como a forma como nós humanos tiramos conclusões. É um subconjunto de aprendizado de máquina.
- Os modelos de aprendizado de máquina seguem a função aprendida com os dados, mas em algum momento, ele ainda precisa de algumas orientações. Por exemplo, se um algoritmo de aprendizado de máquina fornece um resultado ou previsão imprecisos, um engenheiro intervém e faz alguns ajustes, enquanto que, nos modelos de redes neurais artificiais, os algoritmos são capazes o suficiente para determinar por si próprios, se as previsões Os resultados são precisos ou não.
- A rede neural estrutura / organiza algoritmos em camadas de moda, que podem aprender e tomar decisões inteligentes por conta própria. Enquanto no aprendizado de máquina, as decisões são tomadas com base apenas no que aprendeu.
- Modelos / métodos ou aprendizados de aprendizado de máquina podem ser de dois tipos aprendizados supervisionados e não supervisionados. Onde na rede neural temos redes neurais feedforward, base Radial, Kohonen, redes neurais recorrentes, convolucionais e modulares.
- Aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado são tarefas de aprendizado de máquina.
- O aprendizado supervisionado é simplesmente um processo de algoritmo de aprendizado do conjunto de dados de treinamento. O aprendizado supervisionado é onde você tem variáveis de entrada e uma variável de saída e usa um algoritmo para aprender a função de mapeamento da entrada para a saída. O objetivo é aproximar a função de mapeamento para que, quando tivermos novos dados de entrada, possamos prever as variáveis de saída para esses dados.
- O aprendizado não supervisionado é modelar a estrutura ou distribuição subjacente ou oculta dos dados para aprender mais sobre os dados. O aprendizado não supervisionado é onde você só tem dados de entrada e nenhuma variável de saída correspondente.
- Na rede neural, os dados passam por camadas interconectadas de nós, classificando características e informações de uma camada antes de passar os resultados para outros nós nas camadas subseqüentes. Rede neural e aprendizado profundo diferem apenas pelo número de camadas de rede. Uma rede neural típica pode ter de duas a três camadas, em que a rede de aprendizado profundo pode ter dezenas ou centenas.
- No aprendizado de máquina, há vários algoritmos que podem ser aplicados a qualquer problema de dados. Essas técnicas incluem regressão, agrupamento k-means, regressão logística, árvores de decisão, etc.
- Arquitetonicamente, uma rede neural artificial é exibida com camadas de neurônios artificiais, ou também chamadas de unidades computacionais capazes de receber informações e aplicar uma função de ativação juntamente com um limite para descobrir se as mensagens são transmitidas.
- O modelo simples de rede neural contém: A primeira camada é a camada de entrada, seguida por uma camada oculta e, finalmente, por uma camada de saída. Cada uma dessas camadas pode conter um ou mais neurônios. Os modelos podem se tornar mais complexos, com maior capacidade de resolução de problemas e abstração, aumentando o número de camadas ocultas e o número de neurônios em uma determinada camada.
- Existem modelos supervisionados e não supervisionados usando redes neurais, o mais conhecido é a rede neural feed-forward, cuja arquitetura é um gráfico conectado e direcionado de neurônios, sem ciclos treinados usando o algoritmo chamado backpropagation.
- Aprendizado de máquina, sistemas de aprendizado são adaptáveis e evoluem constantemente a partir de novos exemplos, portanto, são capazes de determinar os padrões nos dados. Para ambos os dados é a camada de entrada. Ambos adquirem conhecimento através da análise de comportamentos anteriores ou / e dados experimentais, enquanto em uma rede neural o aprendizado é mais profundo que o aprendizado de máquina.
Tabela de comparação de aprendizado de máquina vs rede neural
Abaixo está a 5 principais comparações entre Machine Learning e Rede Neural
| Comparação básica entre aprendizado de máquina e rede neural | Machine Learning | Rede neural |
| Definição | O Machine Learning é um conjunto de algoritmos que analisam dados e aprendem com os dados analisados e os utilizam para descobrir padrões de interesse. | Rede Neural ou Rede Neural Artificial é um conjunto de algoritmos usados no aprendizado de máquina para modelar os dados usando gráficos de Neurônios. |
| Eco-System | Inteligência artificial | Inteligência artificial |
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Habilidades necessárias para aprender |
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| Áreas Aplicadas |
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| Exemplos | Siri, Google Maps e Pesquisa do Google, etc. | Reconhecimento de imagem, compactação de imagem e mecanismos de pesquisa etc. |
Conclusão - Machine Learning vs Rede Neural
Ela se enquadra no mesmo campo da Inteligência Artificial, em que a Rede Neural é um subcampo do Aprendizado de Máquina, o Aprendizado de Máquina serve principalmente do que aprendeu, em que as redes neurais são um aprendizado profundo que alimenta artificialmente a inteligência mais humana. Podemos concluir dizendo que redes neurais ou aprendizados profundos são a próxima evolução do aprendizado de máquina. Explica como uma máquina pode tomar sua própria decisão com precisão, sem a necessidade do programador dizer isso.
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Este foi um guia para a principal diferença entre Machine Learning e Rede Neural. Aqui também discutimos as principais diferenças entre Aprendizado de máquina e Rede Neural com infográficos e tabela de comparação. Você também pode dar uma olhada nos seguintes artigos para saber mais.
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