Differenze tra apprendimento automatico e rete neurale
L'apprendimento automatico è un'applicazione o il sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI). L'apprendimento automatico consente a un sistema di apprendere e progredire automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente programmato. L'apprendimento automatico è una pratica in costante sviluppo. L'obiettivo dell'apprendimento automatico è comprendere la struttura dei dati e adattarli ai modelli, questi modelli possono essere compresi e utilizzati dalle persone. In Machine Learning in generale, le attività sono classificate in grandi categorie. Queste categorie spiegano come viene ricevuto l'apprendimento, due dei metodi di apprendimento automatico più utilizzati sono l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato.
La rete neurale è ispirata dalla struttura del cervello. La rete neurale contiene entità altamente interconnesse, chiamate unità o nodi. Le reti neurali sono tecnologie di apprendimento profondo. Si concentra generalmente sulla risoluzione di processi complessi. Una tipica rete neurale è un gruppo di algoritmi, questi algoritmi modellano i dati usando i neuroni per l'apprendimento automatico.
Confronti testa a testa tra apprendimento automatico e rete neurale (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i 5 principali tra l'apprendimento automatico e la rete neurale 
Differenze chiave tra apprendimento automatico e rete neurale
Di seguito sono elencati gli elenchi di punti, descrivono le principali differenze tra Machine Learning e Neural Network:
- Come discusso sopra, l'apprendimento automatico è un insieme di algoritmi che analizzano i dati e apprendono dai dati per prendere decisioni informate, mentre la rete neurale è uno di questi gruppi di algoritmi per l'apprendimento automatico.
- Le reti neurali sono modelli di apprendimento profondo, i modelli di apprendimento profondo sono progettati per analizzare frequentemente i dati con la struttura logica come il modo in cui noi umani trarremmo conclusioni. È un sottoinsieme dell'apprendimento automatico.
- I modelli di machine learning seguono la funzione appresa dai dati, ma ad un certo punto ha ancora bisogno di una guida. Ad esempio, se un algoritmo di apprendimento automatico fornisce un risultato o una previsione inaccurati, allora un ingegnere interverrà e farà alcuni aggiustamenti, mentre, nei modelli di reti neurali artificiali, gli algoritmi sono abbastanza in grado di determinare da soli, se le previsioni / i risultati sono accurati o meno.
- Le strutture di rete neurale / organizza algoritmi in strati di moda, che possono imparare e prendere decisioni intelligenti da solo. Mentre nell'apprendimento automatico le decisioni vengono prese basandosi solo su ciò che ha appreso.
- I modelli / metodi o apprendimenti di apprendimento automatico possono essere di due tipi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Dove nella rete neurale abbiamo una rete neurale feedforward, base radiale, Kohonen, reti neurali modulari ricorrenti, convoluzionali.
- L'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato sono compiti di apprendimento automatico.
- L'apprendimento supervisionato è semplicemente un processo di algoritmo di apprendimento dal set di dati di addestramento. L'apprendimento supervisionato è dove hai variabili di input e una variabile di output e usi un algoritmo per apprendere la funzione di mappatura dall'input all'output. L'obiettivo è approssimare la funzione di mappatura in modo che quando abbiamo nuovi dati di input possiamo prevedere le variabili di output per quei dati.
- L'apprendimento non supervisionato sta modellando la struttura o la distribuzione sottostante o nascosta dei dati per saperne di più sui dati. L'apprendimento non supervisionato è il punto in cui si hanno solo dati di input e nessuna variabile di output corrispondente.
- Nella rete neurale i dati passeranno attraverso strati interconnessi di nodi, classificando le caratteristiche e le informazioni di un livello prima di passare i risultati ad altri nodi nei livelli successivi. La rete neurale e l'apprendimento profondo differiscono solo per il numero di strati di rete. Una tipica rete neurale può avere da due a tre strati, in cui la rete di apprendimento profondo potrebbe avere dozzine o centinaia.
- Nell'apprendimento automatico esistono numerosi algoritmi che possono essere applicati a qualsiasi problema di dati. Queste tecniche includono regressione, raggruppamento di k-medie, regressione logistica, alberi decisionali, ecc.
- Dal punto di vista architettonico, una rete neurale artificiale è esposta con strati di neuroni artificiali o chiamata anche come unità computazionali in grado di accettare input e applicare una funzione di attivazione insieme a una soglia per scoprire se i messaggi vengono trasmessi.
- Il semplice modello di rete neurale contiene: Il primo livello è il livello di input, seguito da un livello nascosto e infine da un livello di output. Ognuno di questi strati può contenere uno o più neuroni. I modelli possono diventare più complessi, con maggiori capacità di problem solving e astrazione aumentando il numero di strati nascosti e il numero di neuroni in un dato livello.
- Esistono modelli supervisionati e non supervisionati che utilizzano reti neurali, il più generalmente noto è la rete neurale feed forward, la cui architettura è un grafico collegato e diretto di neuroni, senza cicli che vengono addestrati utilizzando l'algoritmo chiamato backpropagation.
- L'apprendimento automatico, i sistemi di apprendimento sono adattivi e in continua evoluzione da nuovi esempi, quindi sono in grado di determinare i modelli nei dati. Per entrambi i dati è il livello di input. Entrambi acquisiscono conoscenza attraverso l'analisi di comportamenti precedenti o dati sperimentali, mentre in una rete neurale l'apprendimento è più profondo dell'apprendimento automatico.
Tabella di confronto tra machine learning e rete neurale
Di seguito è riportato il 5 confronto più importante tra Machine Learning e Neural Network
| Confronto di base tra Machine Learning e Neural Network | Apprendimento automatico | Rete neurale |
| Definizione | L'apprendimento automatico è un insieme di algoritmi che analizzano i dati e apprendono dai dati analizzati e utilizzano tali apprendimenti per scoprire modelli di interesse. | Neural Network o Artificial Neural Network è un insieme di algoritmi utilizzati nell'apprendimento automatico per modellare i dati utilizzando i grafici dei neuroni. |
| Ecosistema | Intelligenza artificiale | Intelligenza artificiale |
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Competenze richieste per l'apprendimento |
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| Aree applicate |
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| Esempi | Siri, Google Maps e Ricerca Google, ecc. | Riconoscimento di immagini, compressione di immagini e motori di ricerca ecc. |
Conclusione - Machine Learning vs Neural Network
Rientra nello stesso campo dell'intelligenza artificiale, in cui la rete neurale è un sottocampo dell'apprendimento automatico, l'apprendimento automatico serve principalmente da ciò che ha appreso, in cui le reti neurali sono un apprendimento profondo che alimenta artificialmente l'intelligenza più umana. Possiamo concludere affermando che le reti neurali o gli apprendimenti profondi sono la prossima evoluzione dell'apprendimento automatico. Spiega come una macchina può prendere le proprie decisioni in modo accurato senza che il programmatore lo dica.
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