Différences entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal
L'apprentissage automatique est une application ou le sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). L'apprentissage automatique permet à un système d'apprendre et de progresser automatiquement à partir de l'expérience sans être explicitement programmé. L'apprentissage automatique est une pratique en constante évolution. Le but de l'apprentissage automatique est de comprendre la structure des données et de les intégrer dans des modèles.Ces modèles peuvent être compris et utilisés par des personnes. Dans le Machine Learning en général, les tâches sont classées en grandes catégories. Ces catégories expliquent comment l'apprentissage est reçu, deux des méthodes d'apprentissage automatique les plus utilisées sont l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
Le réseau neuronal est inspiré de la structure du cerveau. Le réseau neuronal contient des entités hautement interconnectées, appelées unités ou nœuds. Les réseaux de neurones sont des technologies d'apprentissage en profondeur. Il se concentre généralement sur la résolution de processus complexes. Un réseau neuronal typique est un groupe d'algorithmes, ces algorithmes modélisent les données à l'aide de neurones pour l'apprentissage automatique.
Comparaisons directes entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal (infographie)
Ci-dessous est la comparaison des 5 meilleurs entre le Machine Learning vs Neural Network 
Différences clés entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal
Voici les listes de points, décrivez les principales différences entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal:
- Comme discuté ci-dessus, l'apprentissage automatique est un ensemble d'algorithmes qui analysent les données et apprennent des données pour prendre des décisions éclairées, tandis que le réseau neuronal est l'un de ces groupes d'algorithmes pour l'apprentissage automatique.
- Les réseaux de neurones sont des modèles d'apprentissage en profondeur, les modèles d'apprentissage en profondeur sont conçus pour analyser fréquemment des données avec la structure logique comme la façon dont nous, humains, tirerions des conclusions. Il s'agit d'un sous-ensemble de l'apprentissage automatique.
- Les modèles d'apprentissage automatique suivent la fonction qui a appris des données, mais à un moment donné, ils ont encore besoin de conseils. Par exemple, si un algorithme d'apprentissage automatique donne un résultat ou une prédiction inexact, alors un ingénieur interviendra et fera quelques ajustements, tandis que, dans les modèles de réseaux de neurones artificiels, les algorithmes sont suffisamment capables de déterminer par eux-mêmes si les prédictions / les résultats sont exacts ou non.
- Le réseau de neurones structure / organise des algorithmes en couches de mode, qui peuvent apprendre et prendre des décisions intelligentes de leur propre chef. Alors que dans l'apprentissage automatique, les décisions sont prises en fonction de ce qu'il a appris uniquement.
- Les modèles / méthodes d'apprentissage automatique ou les apprentissages peuvent être de deux types: apprentissages supervisés et non supervisés. Où, dans le réseau neuronal, nous avons un réseau neuronal à action directe, une base radiale, Kohonen, des réseaux de neurones récurrents, convolutionnels et modulaires.
- L'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé sont des tâches d'apprentissage automatique.
- L'apprentissage supervisé est simplement un processus d'apprentissage de l'algorithme à partir de l'ensemble de données de formation. L'apprentissage supervisé est l'endroit où vous avez des variables d'entrée et une variable de sortie, et vous utilisez un algorithme pour apprendre la fonction de mappage de l'entrée à la sortie. Le but est d'approximer la fonction de cartographie de sorte que lorsque nous avons de nouvelles données d'entrée, nous pouvons prédire les variables de sortie pour ces données.
- L'apprentissage non supervisé consiste à modéliser la structure ou la distribution sous-jacente ou cachée des données pour en savoir plus sur les données. L'apprentissage non supervisé est l'endroit où vous n'avez que des données d'entrée et aucune variable de sortie correspondante.
- Dans le réseau neuronal, les données passeront par des couches de nœuds interconnectées, classant les caractéristiques et les informations d'une couche avant de transmettre les résultats à d'autres nœuds des couches suivantes. Le réseau neuronal et l'apprentissage profond ne diffèrent que par le nombre de couches de réseau. Un réseau neuronal typique peut avoir deux à trois couches, un réseau d'apprentissage en profondeur pouvant en compter des dizaines ou des centaines.
- Dans l'apprentissage automatique, il existe un certain nombre d'algorithmes qui peuvent être appliqués à tout problème de données. Ces techniques comprennent la régression, le regroupement des k-moyennes, la régression logistique, les arbres de décision, etc.
- Sur le plan architectural, un réseau de neurones artificiels est exposé avec des couches de neurones artificiels, ou également appelés unités de calcul capables de prendre des données et d'appliquer une fonction d'activation ainsi qu'un seuil pour savoir si les messages sont transmis.
- Le modèle simple de réseau de neurones contient: La première couche est la couche d'entrée, suivie par une couche cachée et enfin par une couche de sortie. Chacune de ces couches peut contenir un ou plusieurs neurones. Les modèles peuvent devenir plus complexes, avec des capacités accrues de résolution de problèmes et d'abstraction en augmentant le nombre de couches cachées et le nombre de neurones dans une couche donnée.
- Il existe des modèles supervisés et non supervisés utilisant des réseaux de neurones, le plus généralement connu est le réseau de neurones à action directe, dont l'architecture est un graphe connecté et dirigé de neurones, sans cycles qui sont formés à l'aide de l'algorithme appelé rétropropagation.
- L'apprentissage automatique, les systèmes d'apprentissage sont adaptatifs et évoluent constamment à partir de nouveaux exemples, de sorte qu'ils sont capables de déterminer les modèles dans les données. Pour les deux données est la couche d'entrée. Les deux acquièrent des connaissances par l'analyse de comportements antérieurs ou / et des données expérimentales, alors que dans un réseau neuronal, l'apprentissage est plus profond que l'apprentissage automatique.
Tableau comparatif Machine Learning vs Neural Network
Vous trouverez ci-dessous la comparaison 5 supérieure entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal
| Comparaison de base entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal | Apprentissage automatique | Réseau neuronal |
| Définition | L'apprentissage automatique est un ensemble d'algorithmes qui analysent les données et apprennent à partir des données analysées et utilisent ces apprentissages pour découvrir des modèles d'intérêt. | Neural Network ou Artificial Neural Network est un ensemble d'algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique pour modéliser les données à l'aide de graphiques de neurones. |
| Eco-System | Intelligence artificielle | Intelligence artificielle |
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Compétences requises pour apprendre |
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| Zones appliquées |
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| Exemples | Siri, Google Maps et Google Search, etc. | Reconnaissance d'image, compression d'image, moteurs de recherche, etc. |
Conclusion - Apprentissage automatique vs réseau neuronal
Il relève du même domaine de l'intelligence artificielle, où le réseau neuronal est un sous-domaine de l'apprentissage automatique, l'apprentissage automatique sert principalement de ce qu'il a appris, où les réseaux de neurones sont un apprentissage profond qui alimente artificiellement l'intelligence la plus humaine. Nous pouvons le conclure en disant que les réseaux de neurones ou les apprentissages profonds sont la prochaine évolution de l'apprentissage automatique. Il explique comment une machine peut prendre sa propre décision avec précision sans que le programmeur ne le lui demande.
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Cela a été un guide pour la principale différence entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal. Ici, nous discutons également des principales différences entre l'apprentissage automatique et le réseau neuronal avec des infographies et un tableau de comparaison. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus.
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