Sự khác biệt chính giữa học máy và mạng nơ-ron là machine learning đề cập đến việc phát triển các thuật toán có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu để đưa ra quyết định trong khi mạng nơ-ron là một nhóm các thuật toán trong học máy thực hiện các phép tính tương tự như các nơ-ron trong não người.

Học máy là kỹ thuật phát triển các thuật toán tự học có thể phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng, nhận ra các mẫu và đưa ra quyết định phù hợp. Nó là một danh mục con của Trí tuệ nhân tạo. Học máy sử dụng các thuật toán khác nhau. Mạng nơ-ron là một trong số đó. Những khái niệm này được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như y học, robot, sản xuất và nông nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo, Mạng phản hồi, Mạng truyền tải dữ liệu, Máy học, Mạng thần kinh, Học được giám sát, Học không được giám sát

Học máy là gì

Học máy là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu, học hỏi từ chúng và đưa ra quyết định. Nó sử dụng các phương pháp thống kê và cho phép máy cải tiến theo kinh nghiệm.

Hình 1: Học máy

Có hai loại học máy chính: học có giám sát và học không giám sát. Trong học có giám sát, có biến đầu vào (x) và biến đầu ra (y). Thuật toán được đào tạo bằng cách ánh xạ đầu vào với đầu ra (y = f (x)). Khi cung cấp một đầu vào mới, thuật toán sẽ dự đoán đầu ra. Hồi quy tuyến tính, máy vectơ hỗ trợ và rừng ngẫu nhiên là một số ví dụ về học có giám sát.

Trong học tập không giám sát, chỉ có dữ liệu đầu vào (x). Không có dữ liệu đầu ra. Trong loại này, không cần thiết phải huấn luyện thuật toán. Thay vào đó, nó tự phát hiện ra các mẫu trong dữ liệu đầu vào. Một thuật toán học tập không giám sát chính là phân cụm. Nó xác định các trường hợp tương tự và nhóm chúng lại với nhau để tạo các cụm. Thông thường, học không giám sát khó hơn học có giám sát. Tóm lại, học máy giúp phát triển các hệ thống có thể học và thực hiện các dự đoán bằng cách sử dụng dữ liệu.

Mạng thần kinh là gì

Mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ các tế bào thần kinh sinh học. Trong bộ não của con người, có hàng triệu tế bào thần kinh và thông tin được truyền từ tế bào thần kinh này sang tế bào thần kinh khác. Mạng nơ-ron sử dụng khái niệm này để thực hiện các tác vụ tính toán nhanh hơn.

Hình 2: Mạng thần kinh

Có hai loại mạng nơ-ron được gọi là chuyển tiếp và phản hồi. Trong mạng chuyển tiếp, thông tin chỉ truyền từ đầu vào đến đầu ra và nó không chứa vòng phản hồi. Trong mạng phản hồi, thông tin có thể chuyển đến cả hai hướng và nó chứa một đường dẫn phản hồi.

Các mạng chuyển tiếp tiếp theo được phân loại thành mạng một lớp và mạng nhiều lớp. Trong mạng lớp đơn, lớp đầu vào kết nối với lớp đầu ra. Mặt khác, mạng nhiều lớp có nhiều lớp hơn được gọi là lớp ẩn giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra.

Một mạng nơ-ron chứa các nút. Các nút này tương tự như các tế bào thần kinh trong não. Hơn nữa, các kết nối trong mạng có trọng số cụ thể. Khi đầu vào cho các nút là x1, x2, x3… và trọng số tương ứng là w1, w2, w3,… thì đầu vào ròng (y) tương tự như sau.

y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 +….

Sau khi áp dụng chức năng kích hoạt như tuyến tính hoặc sigmoid cho đầu vào ròng, nó sẽ cung cấp đầu ra như bên dưới.

Y = F (y)

Sau đó, kết quả đầu ra được đánh giá. Các trọng số điều chỉnh nếu đầu ra được đánh giá khác với đầu ra mong muốn. Quá trình này được lặp lại cho đến khi thu được kết quả đầu ra mong muốn. Đây là chức năng cơ bản của mạng nơ-ron.

Sự khác biệt giữa Học máy và Mạng thần kinh

Sự định nghĩa

Gia công học đề cập đến các thuật toán sử dụng các kỹ thuật thống kê cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và cải thiện dần hiệu suất của một nhiệm vụ cụ thể. Mạng thần kinh là một hệ thống được lấy cảm hứng từ các tế bào thần kinh sinh học trong não người có thể thực hiện các nhiệm vụ tính toán nhanh hơn.

Các thuật toán

Hồi quy, phân loại, phân cụm, hỗ trợ máy vectơ, rừng ngẫu nhiên là những thuật toán ít có trong học máy. Mạng nơ-ron cũng là một thuật toán thuộc máy học.

Phần kết luận

Sự khác biệt giữa học máy và mạng nơ-ron là học máy đề cập đến việc phát triển các thuật toán có thể phân tích và học hỏi từ dữ liệu để đưa ra quyết định trong khi mạng nơ-ron là một nhóm các thuật toán trong học máy thực hiện các phép tính tương tự như neutron trong não người.

Thẩm quyền giải quyết:

1. Học máy là gì? | Khái niệm cơ bản về Máy học | Hướng dẫn học máy | Edureka !, ngày 16 tháng 3 năm 2018, có sẵn tại đây.

Hình ảnh lịch sự:

1. “3161590” (CC0) qua Pixabay2. “Mạng nơ-ron nhân tạo” Bởi en: Người dùng: Cburnett - Công việc riêng Hình ảnh vectơ này được tạo bằng Inkscape (CC BY-SA 3.0) qua Commons Wikimedia