Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken - Unterschied Zwischen

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken

Der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken besteht darin, dass Maschinelles Lernen bezieht sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die Daten analysieren und daraus lernen können, um Entscheidungen zu treffen, während die neuronalen Netzwerke eine Gruppe von Algorithmen im maschinellen Lernen sind, die Berechnungen durchführen, die den Neuronen im menschlichen Gehirn ähnlich sind.

Maschinelles Lernen ist die Technik der Entwicklung selbstlernender Algorithmen, die Daten analysieren, daraus lernen, Muster erkennen und Entscheidungen entsprechend treffen können. Es ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz. Maschinelles Lernen verwendet verschiedene Algorithmen. Neuronales Netzwerk ist eines davon. Diese Konzepte werden in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Robotik, Fertigung und Landwirtschaft eingesetzt.

Wichtige Bereiche

1. Was ist maschinelles Lernen?
- Definition, Typen, Funktionalität
2. Was ist Neuronale Netze?
- Definition, Typen, Funktionalität
3. Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken
- Vergleich der wichtigsten Unterschiede

Schlüsselbegriffe

Künstliche Intelligenz, Feedback-Netzwerk, Feedforward-Netzwerk, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen


Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge künstlicher Intelligenz. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Daten, lernen daraus und treffen Entscheidungen. Es verwendet statistische Methoden und ermöglicht es der Maschine, sich mit Erfahrung zu verbessern.


Abbildung 1: Maschinelles Lernen

Es gibt zwei Haupttypen des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Im überwachtes Lernengibt es Eingangsvariablen (x) und Ausgangsvariablen (y). Der Algorithmus wird trainiert, indem die Eingänge den Ausgängen zugeordnet werden (y = f (x)). Wenn eine neue Eingabe bereitgestellt wird, sollte der Algorithmus die Ausgabe vorhersagen. Lineare Regression, Support Vector Machine und Random Forest sind einige Beispiele für beaufsichtigtes Lernen.

Im unbeaufsichtigtes Lernengibt es nur Eingangsdaten (x). Es gibt keine Ausgabedaten. Bei diesem Typ ist es nicht erforderlich, den Algorithmus zu trainieren. Stattdessen werden die Muster in den Eingabedaten selbst entdeckt. Ein Hauptalgorithmus für das unbeaufsichtigte Lernen ist das Clustering. Es identifiziert die ähnlichen Instanzen und gruppiert sie, um Cluster zu erstellen. Normalerweise ist unüberwachtes Lernen schwieriger als beaufsichtigtes Lernen. Kurz gesagt hilft maschinelles Lernen dabei, Systeme zu entwickeln, die anhand von Daten Vorhersagen lernen und durchführen können.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netzwerke werden von biologischen Neuronen inspiriert. Im menschlichen Gehirn gibt es Millionen von Neuronen, und die Informationen werden von einem Neuron zum anderen weitergegeben. Neuronale Netze nutzen dieses Konzept, um Rechenaufgaben schneller durchzuführen.


Abbildung 2: Neuronales Netzwerk

Es gibt zwei Arten von neuronalen Netzwerken, die als Feedforward und Feedback bezeichnet werden. Im Feedforward-NetzwerkeDie Informationen werden nur vom Eingang zum Ausgang geleitet und enthalten keine Rückkopplungsschleife. Im Feedback-NetzwerkeDie Informationen können in beide Richtungen übertragen werden und enthalten einen Rückkopplungspfad.

Die Vorwärtskopplungsnetzwerke werden weiter in Einschichtnetzwerke und Mehrschichtnetzwerke kategorisiert. In einem Netzwerk mit einer Ebene verbindet sich die Eingabeebene mit der Ausgabeebene. Auf der anderen Seite hat das Mehrschichtnetzwerk mehr Schichten, die als verborgene Schichten bezeichnet werden, zwischen der Eingabeebene und der Ausgabeebene.

Ein neuronales Netzwerk enthält Knoten. Diese Knoten ähneln den Neuronen im Gehirn. Darüber hinaus haben die Verbindungen im Netzwerk bestimmte Gewichte. Wenn die Eingaben für die Knoten x1, x2, x3… sind und die entsprechenden Gewichte w1, w2, w3,… sind, ist der Netzeingang (y) dem folgenden ähnlich.

y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 +….

Nach dem Anwenden der Aktivierungsfunktion, wie z. B. linear oder ein Sigmoid, auf den Netto-Eingang, wird die Ausgabe wie folgt bereitgestellt.

Y = F (y)

Dann wird die Ausgabe ausgewertet. Die Gewichte passen sich an, wenn sich die bewertete Ausgabe von der gewünschten Ausgabe unterscheidet. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis die gewünschten Ausgaben erhalten werden. Dies ist die Grundfunktionalität eines neuronalen Netzwerks.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken

Definition

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die statistische Techniken verwenden, mit denen Computer aus Daten lernen und die Leistung einer bestimmten Aufgabe schrittweise verbessern können. Ein neuronales Netzwerk ist ein System, das von biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriert wird und Rechenaufgaben schneller ausführen kann.

Algorithmen

Regression, Klassifizierung, Clustering, Unterstützung von Vektormaschinen, Random-Forests sind wenige Algorithmen beim maschinellen Lernen. Neuronale Netzwerke sind auch ein Algorithmus, der unter maschinelles Lernen fällt.

Fazit

Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken besteht darin, dass sich das maschinelle Lernen auf die Entwicklung von Algorithmen bezieht, die Daten analysieren und aus diesen lernen können, um Entscheidungen zu treffen, während die neuronalen Netzwerke eine Gruppe von Algorithmen im maschinellen Lernen sind, die Berechnungen durchführen, die den Neutronen im menschlichen Gehirn ähnlich sind.

Referenz:

1. Was ist maschinelles Lernen? | Grundlagen des Maschinellen Lernens | Lernprogramm zum Lernen von Maschinen | Edureka !, 16. März 2018,