機械学習とニューラルネットワークの違い - との差

機械学習とニューラルネットワークの違い

機械学習とニューラルネットワークの主な違いは、 機械学習とは、データを分析して学習して決定を下すことができるアルゴリズムの開発を指し、ニューラルネットワークは人間の脳内のニューロンと同様の計算を実行する機械学習のアルゴリズムのグループです。

機械学習は、データを分析し、そこから学習し、パターンを認識し、それに応じて決定を下すことができる自己学習アルゴリズムを開発する技法です。それは人工知能のサブカテゴリです。機械学習はさまざまなアルゴリズムを使用します。その一つがニューラルネットワークです。これらの概念は、医学、ロボット工学、製造業、農業などのさまざまな分野で広く使用されています。

対象分野

1.機械学習とは
- 定義、種類、機能
ニューラルネットワークとは
- 定義、種類、機能
3.機械学習とニューラルネットワークの違い
- 主な違いの比較

主な用語

人工知能、フィードバックネットワーク、フィードフォワードネットワーク、機械学習、ニューラルネットワーク、教師つき学習、教師なし学習


機械学習とは

機械学習は人工知能のサブセットです。機械学習アルゴリズムはデータを分析し、それらから学び、決定を下します。それは統計的方法を使用して、そして機械が経験で改良することを可能にする。


図1:機械学習

機械学習には主に2つのタイプがあります。教師あり学習と教師なし学習です。に 教師あり学習入力変数(x)と出力変数(y)があります。アルゴリズムは、入力を出力にマッピングすることによってトレーニングされます(y = f(x))。新しい入力を提供するとき、アルゴリズムは出力を予測するべきです。教師付き学習の例としては、線形回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレストがあります。

教師なし学習、入力データ(x)だけがあります。出力データはありません。このタイプでは、アルゴリズムを訓練する必要はありません。代わりに、入力データ内のパターンを独自に検出します。教師なしの主な学習アルゴリズムの1つはクラスタリングです。類似のインスタンスを識別し、それらをグループ化してクラスターを作成します。通常、教師なし学習は教師つき学習よりも困難です。簡単に言うと、機械学習は、データを使用して学習し予測を実行できるシステムを開発するのに役立ちます。

ニューラルネットワークとは

神経回路網は生物学的ニューロンに触発されています。人間の脳には何百万というニューロンがあり、その情報はあるニューロンから別のニューロンに伝わります。ニューラルネットワークはこの概念を使用して計算タスクをより速く実行します。


図2ニューラルネットワーク

フィードフォワードとフィードバックという2種類のニューラルネットワークがあります。に フィードフォワードネットワークつまり、情報は入力から出力にのみ渡され、フィードバックループは含まれません。に フィードバックネットワーク、情報は両方向に渡すことができ、それはフィードバックパスを含みます。

フィードフォワードネットワークはさらに、単層ネットワークおよび多層ネットワークに分類される。単層ネットワークでは、入力層は出力層に接続します。一方、多層ネットワークは、入力層と出力層との間に隠れ層と呼ばれる層をさらに多く有する。

ニューラルネットワークはノードを含みます。これらの結節は脳内のニューロンに似ています。さらに、ネットワーク内の接続には特定の重みがあります。ノードへの入力がx 1、x 2、x 3…で、対応する重みがw 1、w 2、w 3、…の場合、正味入力(y)は次のようになります。

y = x1。 w1 + x2。 w2 + x3.w3 +…。

線形またはシグモイドなどの活性化関数をネット入力に適用すると、次のように出力されます。

Y = F(y)

次に、出力が評価されます。評価された出力が目的の出力と異なる場合は、重みが調整されます。このプロセスは所望の出力が得られるまで繰り返される。これがニューラルネットワークの基本機能です。

機械学習とニューラルネットワークの違い

定義

機械加工学習は、コンピュータがデータから学習し、特定のタスクのパフォーマンスを徐々に向上させることを可能にする統計的手法を使用するアルゴリズムを指します。ニューラルネットワークは、人間の脳内の生物学的ニューロンに触発されたシステムであり、計算タスクをより高速に実行することができます。

アルゴリズム

回帰、分類、クラスタリング、サポートベクターマシン、ランダムフォレストは、機械学習におけるいくつかのアルゴリズムです。ニューラルネットワークも機械学習に該当するアルゴリズムです。

結論

機械学習とニューラルネットワークの違いは、機械学習はデータから分析および学習して決定を下すことができるアルゴリズムの開発を指すのに対し、ニューラルネットワークは人間の脳内の中性子と同様の計算を実行する機械学習のアルゴリズムのグループです。

参照:

1.機械学習とは|機械学習の基本機械学習チュートリアル| Edureka!、2018年3月16日、