Hôm nay chúng tôi đã chuẩn bị một so sánh thú vị: mạng lưới thần kinh và máy học. Bởi so sánh hai khái niệm này cũng giống như so sánh mozzarella và pizza. Bạn đã bao giờ ăn pizza mà không có mozzarella chưa? Chắc chắn là không. Các khái niệm về mạng lưới thần kinh và học máy không thể được xem xét riêng biệt, mặc dù thực tế là một số thuật ngữ kỹ thuật khiến chúng ta khó hiểu được quá trình này. Hôm nay chúng ta hãy xem xét hai ý tưởng thiết yếu này để phân tích dữ liệu, đầu tiên là ngắn gọn và sau đó là kỹ lưỡng hơn.
Khả năng của các mô hình thống kê thông thường để dự đoán kiến thức tối ưu đã được cải thiện nhờ việc sử dụng rộng rãi dữ liệu lớn, sức mạnh xử lý và thiết kế. Các doanh nghiệp sử dụng các đổi mới dữ liệu lớn và các công nghệ phức tạp như AI, học máy, IoT, v.v. để duy trì tính cạnh tranh trong các ngành tương ứng của họ. Khi so sánh mạng nơ-ron với học máy vì điều quan trọng là phải hiểu nhu cầu của doanh nghiệp là gì.
Trợ giúp: Các công cụ SEO dành cho doanh nghiệp rất quan trọng đối với việc phân tích dữ liệu
Đôi khi có thể khó phân biệt ML và mạng nơ-ron vì chúng có nhiều điểm tương đồng. Một mặt, nó dựa vào các tế bào thần kinh để thực hiện các hoạt động của mình và được xây dựng dựa trên ý tưởng xem xét khối dữ liệu và rút ra kết luận từ đó. Bây giờ chúng ta hãy bắt đầu so sánh mạng nơ-ron và máy học.
Mạng lưới thần kinh và học máy: Tìm hiểu khái niệm chính
Chúng ta sẽ bắt đầu so sánh mạng lưới thần kinh và máy học bằng cách giải thích những điều cơ bản. Một nhánh hoặc ứng dụng của trí tuệ nhân tạo được gọi là học máy (AI). Một hệ thống có thể tự động học hỏi kinh nghiệm và thăng tiến mà không cần thiết kế rõ ràng nhờ học máy. Lĩnh vực học máy không ngừng phát triển. Mục đích của học máy là hiểu cấu trúc dữ liệu và đưa nó vào các mô hình mà mọi người có thể sử dụng và hiểu được.
Nhiệm vụ trong học máy thường được chia thành các nhóm rộng. Những phạm trù này mô tả quá trình học tập diễn ra như thế nào; học có giám sát và học không giám sát là hai trong số các kỹ thuật học máy phổ biến nhất. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm chi tiết về những kỹ thuật này, chúng tôi khuyên bạn nên đọc bài viết của chúng tôi có tên “Học tập tích cực vượt qua các thách thức đào tạo ML.”
Thiết kế của bộ não là nguồn cảm hứng cho mạng lưới thần kinh. Các đơn vị hoặc nút, là các thực thể có mối liên kết chặt chẽ với nhau, tạo nên mạng lưới thần kinh. Các công nghệ dành cho học sâu bao gồm mạng lưới thần kinh. Nó thường tập trung vào việc tìm giải pháp cho các thủ tục phức tạp. Một mạng nơ-ron điển hình được tạo thành từ một số thuật toán sử dụng nơ-ron để mô hình hóa dữ liệu cho máy học.
Mạng lưới thần kinh là gì?
Mạng lưới thần kinh được lấy cảm hứng từ thiết kế cấu trúc của bộ não con người. Học không giám sát về cơ bản sử dụng mô hình học máy (cụ thể hơn là học sâu). Mạng lưới thần kinh được tạo thành từ một mạng lưới các nút hoặc các đối tượng được kết nối, mỗi nút thực hiện một phép tính đơn giản. Mạng nơ-ron hoạt động tương tự như nơ-ron não người theo cách này.
Mạng lưới thần kinh có thể hỗ trợ máy tính đưa ra quyết định mà không cần nhiều sự can thiệp của con người. Đây là lý do tại sao họ có thể tìm hiểu và lập mô hình các mối quan hệ phi tuyến tính, phức tạp giữa dữ liệu đầu vào và đầu ra. Họ có thể thực hiện các nhiệm vụ sau đây, ví dụ.
Học máy là gì?
Khi so sánh mạng lưới thần kinh và học máy, điều quan trọng là phải hiểu học máy thực sự là gì. Trí tuệ nhân tạo là thuật ngữ chung cho học máy. Học máy nhằm mục đích tạo ra các thiết bị hoặc hệ thống thông minh có thể tự động tiếp thu kiến thức từ kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng hoặc trợ giúp từ bên ngoài.
Theo cách này, học máy là một quá trình liên tục thay đổi. Học máy cố gắng hiểu cấu trúc dữ liệu của tập dữ liệu và kết hợp dữ liệu vào các mô hình ML mà các doanh nghiệp và tổ chức có thể sử dụng.
Mạng lưới thần kinh được sử dụng như thế nào trong học máy?
Hầu như không thể nghĩ đến mạng lưới thần kinh ngoài việc học máy. Mạng lưới thần kinh là thành phần quan trọng của lĩnh vực học máy.
Mạng lưới thần kinh trong học máy
Do bối cảnh dữ liệu hiện tại, mạng lưới thần kinh đại diện cho nhân tố thay đổi cuộc chơi lớn trong AI và ML hiện đại:
- Lượng dữ liệu cần thiết để đào tạo các mạng thần kinh phức tạp được cung cấp thông qua các nền tảng dữ liệu lớn, bao gồm phân tích dữ liệu lớn và môi trường đám mây lai, hiệu suất cao. Việc đảm bảo loại và lượng dữ liệu phù hợp là một thách thức trước khi các công nghệ này phát triển. Những khó khăn này đã mở ra tiềm năng của AI. Mặt khác, các nền tảng dữ liệu hiện đại đã đưa ra một môi trường trong đó mạng lưới thần kinh có thể hoạt động trên các tập dữ liệu khổng lồ và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
- Điện toán đám mây hiệu suất cao giờ đây đã trở thành một khả năng nhờ vào khả năng tăng tốc phần cứng nhờ những cải tiến như GPU chuyên dụng và Bộ nhớ bất biến nhanh hiệu suất cao. Theo đó, các tổ chức và nhà nghiên cứu đã cam kết đang ở vị trí tốt để phát triển các hệ thống máy học phân tán và có thể mở rộng.
Mạng lưới thần kinh và học sâu hiện có cơ hội thực sự nhờ hai thực tế này. Các chi phí quá cao cho khả năng lưu trữ và tính toán là một trong những lời chỉ trích nổi tiếng nhất về học sâu. Nền tảng đám mây điện toán hiệu suất cao giúp giảm các chi phí này.
Mạng lưới thần kinh hoạt động tốt hơn khi chúng lớn hơn
Tuy nhiên, mạng lưới thần kinh và học sâu vẫn phải đối mặt với một số lời gièm pha. Chúng bao gồm khả năng mạng lưới thần kinh chỉ đơn thuần thực hiện những cải tiến về mặt thẩm mỹ cho các hệ thống phức tạp, tuy nhiên chúng có vẻ phức tạp đối với nhận thức của con người với những hạn chế của chúng. Một lập luận khác cho rằng mạng lưới thần kinh có thể tìm hiểu các mối quan hệ phức tạp giữa đầu vào và đầu ra mà không thực sự hiểu được mối quan hệ nhân quả.
Những lo ngại này không thể hiện sự từ chối hoàn toàn đối với công nghệ, nhưng chúng định hình các khả năng của nó, đặc biệt là trong bối cảnh các cuộc thảo luận chung hơn về cách hệ thống ML tiếp cận trí thông minh.
Tuy nhiên, hệ thống máy học mạng thần kinh đã đạt được tiến bộ đáng kể trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như mô hình thống kê, mô hình tài chính và bảo hiểm, tối ưu hóa và kiểm soát nhà máy cũng như hạn chế tương tác của con người thông qua chatbot.
Học máy không có mạng lưới thần kinh
Cuộc cách mạng gần đây trong học máy được dẫn dắt bởi học sâu với mạng lưới thần kinh. Tuy nhiên, mạng lưới thần kinh và học máy không giống nhau. Không có mạng lưới thần kinh, sẽ có rất nhiều kỹ thuật học máy và ranh giới giữa chúng với phân tích thống kê truyền thống không phải lúc nào cũng rõ ràng.
Có một quan niệm sai lầm phổ biến rằng các phương pháp này luôn ưu việt hơn các kỹ thuật mạng lưới thần kinh. Trong một số trường hợp, cách tiếp cận tuyến tính đơn giản thậm chí có thể mang lại kết quả nhanh hơn và hiệu quả hơn. Ngay cả khi cuối cùng chúng tôi muốn sử dụng mạng sâu, việc sử dụng các phương pháp đơn giản hơn có thể giúp chúng tôi hiểu rõ hơn vấn đề chúng tôi đang gặp phải và dữ liệu cụ thể để phát triển chiến lược học máy của chúng tôi.
Chúng ta sẽ xem xét các phương pháp học máy không có mạng lưới thần kinh trong chương này. Điều này cũng sẽ cho phép chúng ta thảo luận về các ý tưởng cơ bản và cấu trúc tổng thể của quy trình học máy. Để biết thêm chi tiết, bạn có thể xem bài viết của chúng tôi có tên “Hợp lý hóa quy trình học máy: Lập kế hoạch là chìa khóa.”
Mạng lưới thần kinh và học máy: Đi sâu vào chi tiết hơn
Hãy xem xét sự khác biệt chính giữa mạng lưới thần kinh và học máy.
Các thuật toán nâng cao được máy học sử dụng để phân tích dữ liệu, học hỏi từ dữ liệu đó và áp dụng những kiến thức đó để tìm ra các mẫu thú vị và phù hợp trái ngược với mạng nơ-ron sử dụng biểu đồ nơ-ron và nhiều phương pháp khác nhau để mô hình hóa dữ liệu trong học máy.
Mặc dù mạng lưới thần kinh thiết lập các thuật toán theo cách mà nó có thể tự đưa ra các quyết định đáng tin cậy, một mô hình học máy đưa ra quyết định dựa trên những gì nó đã học được từ dữ liệu. Do đó, mặc dù các mô hình học máy có thể học từ dữ liệu nhưng ban đầu chúng có thể cần sự trợ giúp của con người. Ngược lại, mạng lưới thần kinh không cần sự trợ giúp của con người vì các lớp lồng nhau trong chúng truyền dữ liệu qua các hệ thống phân cấp của các khái niệm khác nhau, cuối cùng cho phép chúng học hỏi từ những sai lầm của mình.
Như chúng tôi vừa nói, có hai loại mô hình học máy: mô hình học có giám sát và mô hình học không giám sát. Tuy nhiên, có bốn loại mạng thần kinh khác nhau: feed-forward, lặp lại, tích chập và mô-đun.
Chiếc xe tự lái này ghi nhớ quá khứ bằng mạng lưới thần kinh
Mô hình ML hoạt động đơn giản: nó tiêu thụ dữ liệu và thu thập kiến thức từ dữ liệu đó. Mô hình ML đào tạo và phát triển theo thời gian vì nó liên tục hấp thụ thông tin mới từ dữ liệu. Mặt khác, cấu trúc của mạng lưới thần kinh rất phức tạp. Nó bao gồm một hệ thống các nút được kết nối với nhau được sắp xếp thành các lớp, mỗi nút phân loại các tính năng và dữ liệu từ lớp trước khi truyền phân loại đến các nút ở lớp bên dưới.
Có khả năng thích ứng, các mô hình học máy liên tục thay đổi do có dữ liệu và trải nghiệm mẫu mới. Kết quả là các mô hình có thể phát hiện các mẫu trong dữ liệu. Lớp đầu vào duy nhất trong trường hợp này là dữ liệu. Tuy nhiên, có rất nhiều lớp hiện diện ngay cả trong một mô hình mạng nơ-ron đơn giản. Lớp đầu vào xuất hiện trước, sau đó là lớp ẩn và cuối cùng là lớp đầu ra. Một hoặc nhiều nơ-ron có thể được tìm thấy trong mỗi lớp. Khả năng tính toán và giải quyết vấn đề của mô hình mạng thần kinh có thể được cải thiện bằng cách tăng số lượng lớp ẩn bên trong nó.
Lập trình, xác suất, thống kê, dữ liệu lớn và Hadoop, cũng như làm quen với các khung ML, cấu trúc dữ liệu và thuật toánlà những kỹ năng cần thiết cho học máy. Mô hình hóa dữ liệu, toán học, đại số tuyến tính, lý thuyết đồ thị, lập trình, xác suất và thống kê chỉ là một vài trong số những tài năng cần thiết cho mạng lưới thần kinh.
Chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, BFSI, công cụ đề xuất thương mại điện tử, truyền phát video trực tuyến, IoT, xe tự lái cũng như hậu cần và vận tải chỉ là một vài ngành sử dụng máy học. Mặt khác, mạng lưới thần kinh được sử dụng để giải quyết một loạt các vấn đề thương mại, bao gồm, trong số những vấn đề khác, dự báo doanh số, xác thực dữ liệu, nghiên cứu khách hàng, quản lý rủi ro, nhận dạng giọng nói và nhận dạng ký tự.
Mạng thần kinh và học máy: Có bao nhiêu loại mạng thần kinh?
Đây là một trong những câu hỏi thường gặp nhất mà chúng tôi đã chứng kiến khi viết bài so sánh mạng lưới thần kinh và máy học này. Mạng lưới thần kinh rơi vào ba nhóm chính. Ba loại mạng lưới thần kinh chính là phân loại, học trình tự và xấp xỉ hàm. Hopfield, perceptron, bộ mã hóa tự động, mạng nơ ron tích chập, bản đồ tự tổ chức, máy Boltzmannmạng niềm tin sâu sắc, máy Boltzmann bị hạn chế, mạng thần kinh có giá trị liên tục, mạng thần kinh tái phát và mạng liên kết chức năng chỉ là một vài ví dụ về các loại mạng thần kinh khác nhau.
Mạng thần kinh và học máy: Mạng thần kinh phân loại hay hồi quy?
Các vấn đề quy mô lớn với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra có thể được giải quyết bằng mạng nơ-ron. Tuy nhiên, mạng lưới thần kinh cũng có những hạn chế. Ứng dụng chính của mạng nơ-ron là phân loại. Đối với hồi quy, họ thực hiện rất tệ.
Ngoài ra, điều này rất quan trọng, mạng lưới thần kinh yêu cầu một lượng lớn dữ liệu đào tạo. Mạng lưới thần kinh sẽ không thể tìm hiểu các quy tắc cơ bản nếu tập dữ liệu nhỏ. Việc mạng lưới thần kinh là hộp đen cũng là một nhược điểm khác. Họ thiếu sự minh bạch. Cấu trúc bên trong của mạng lưới thần kinh rất khó hiểu.
Mạng thần kinh so với học máy: Lợi ích chính của mạng thần kinh là gì?
Mạng lưới thần kinh có một số lợi ích, một số lợi ích được đề cập dưới đây:
- Khả năng lưu trữ thông tin trên toàn mạng: Giống như trong lập trình thông thường, nơi dữ liệu được lưu giữ trên mạng chứ không phải trong cơ sở dữ liệu. Hoạt động của toàn bộ mạng không bị dừng lại nếu một vài phần dữ liệu biến mất khỏi một vị trí.
- Khả năng chịu đựng faltal tốt: Sự hỏng hóc của một hoặc nhiều tế bào mạng lưới thần kinh nhân tạo không ảnh hưởng đến sản lượng đầu ra. Nhờ đó, mạng có thể chịu đựng lỗi tốt hơn.
- Bộ nhớ phân tán: Việc phác thảo các ví dụ và dạy mạng theo đầu ra mong muốn bằng cách cung cấp cho mạng các ví dụ đó đều quan trọng để mạng nơ-ron nhân tạo có thể học hỏi. Các ví dụ được chọn có mối tương quan trực tiếp với sự phát triển của mạng.
- Năng lực hoạt động với kiến thức chưa đầy đủ: Đầu ra do dữ liệu tạo ra sau khi đào tạo ANN có thể không đầy đủ hoặc không đầy đủ. Tầm quan trọng của dữ liệu bị thiếu ảnh hưởng đến mức độ thực hiện nhiệm vụ kém.
- Tham nhũng theo thời gian: Trên thực tế, mạng sẽ chậm lại và bị suy giảm tương đối theo thời gian. Tuy nhiên, mạng không bị ăn mòn ngay lập tức.
- Khả năng huấn luyện máy: Bằng cách đưa ra nhận xét về các tình huống có thể so sánh, mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể học hỏi kinh nghiệm và đưa ra quyết định.
- Khả năng xử lý song song: Do khả năng xử lý song song, các mạng này có thể thực hiện nhiều tác vụ cùng một lúc.
Mạng thần kinh và máy học: Mạng thần kinh là một mô hình hay thuật toán?
Mạng nơ-ron là tập hợp các thuật toán nhằm mục đích nhận biết các mẫu và dựa trên bộ não con người một cách lỏng lẻo. Họ phân loại hoặc nhóm đầu vào thô để hiểu dữ liệu cảm giác bằng cách sử dụng dạng nhận thức của máy. Tất cả dữ liệu trong thế giới thực, bao gồm hình ảnh, âm thanh, văn bản và chuỗi thời gian, phải được chuyển đổi thành vectơ để chúng có thể nhận ra các mẫu có dạng số và chứa trong đó.
Mạng thần kinh và học máy: Mạng thần kinh được giám sát hay không được giám sát?
Khi viết bài so sánh mạng lưới thần kinh và học máy này, chúng tôi nhận thấy đây là một câu hỏi thường gặp. Đây là một câu hỏi phổ biến; Mạng lưới thần kinh về mặt kỹ thuật là một loại mô hình học máy thường được sử dụng trong học tập có giám sát (còn được gọi là “mạng lưới thần kinh nhân tạo”). Mạng lưới thần kinh cố gắng mô phỏng gần đúng cách thức hoạt động của các nơ-ron trong não người bằng cách kết nối nhiều nút khác nhau, mỗi nút chịu trách nhiệm tính toán đơn giản. Mạng nơ-ron, thường được gọi là “mạng nơ-ron nhân tạo”, về mặt kỹ thuật là một dạng mô hình học máy thường được sử dụng trong học có giám sát.
Mạng thần kinh và máy học: Mạng thần kinh có thể không được giám sát không?
Có, nhưng nó phức tạp hơn thế một chút. Bản chất của thuật toán không được giám sát cũng như không được giám sát. Nó phụ thuộc vào cách chúng được sử dụng. Tuy nhiên, bộ mã hóa tự động, các phiên bản của rừng ngẫu nhiên (thường là mô hình được giám sát nhưng tìm ra giải pháp thích hợp trong việc giảm kích thước) và các phương pháp được giám sát truyền thống khác hiện thường được sử dụng cho việc học không giám sát.
Mạng thần kinh và máy học: Khi nào bạn nên sử dụng mạng thần kinh?
Khi độ chính xác là ưu tiên hàng đầu của bạn và bạn có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu (tất nhiên cũng như khả năng của máy tính), bạn gần như chắc chắn sẽ sử dụng mạng lưới thần kinh. Hãy suy nghĩ về việc phát hiện bệnh ung thư. Nếu bạn muốn sử dụng điều này cho các ứng dụng y tế thực tế, độ chính xác không thể bị ảnh hưởng.
Mạng nơ-ron thường sẽ hoạt động tốt nếu nó được áp dụng đúng nhiệm vụ, nhưng nếu không, có thể rất khó xác định lý do tại sao. Điều này đặc biệt đúng đối với các mạng lưới thần kinh sâu (điều này sẽ xảy ra trong hầu hết các trường hợp).
Sẽ rất khó để hiểu tại sao mạng lưới thần kinh lại tạo ra đầu vào “lành tính” khi bạn đang cố gắng dự đoán loại ung thư và dự đoán đầu ra là “ác tính”. Một cách tiếp cận ML thông thường hơn, chẳng hạn như cây quyết định, sẽ dễ hiểu hơn nhiều.
Ví dụ: Mạng lưới thần kinh thường không được các ngân hàng sử dụng để xác định mức độ tin cậy của một người vì họ phải biện minh cho quyết định của mình với khách hàng.
Tóm lại, mạng lưới thần kinh có thể không phải là lựa chọn tốt nhất của bạn khi bạn cần giải thích lý do tại sao điều gì đó lại xảy ra. Nói một cách đơn giản, bạn không thể đưa ra lựa chọn chỉ dựa trên những gì máy tính gợi ý.
Mạng lưới thần kinh so với học máy so với học sâu và trí tuệ nhân tạo
Chúng ta không thể kết thúc bài đăng này mà không mô tả ngắn gọn về học sâu và trí tuệ nhân tạo vì học máy và mạng lưới thần kinh có các ứng dụng liên quan đến cả hai lĩnh vực này.
Học sâu và học máy
Học máy đề cập đến việc máy tính sử dụng thuật toán để học từ dữ liệu và thực hiện các tác vụ một cách tự động mà không cần lập trình rõ ràng. Học sâu sử dụng một bộ thuật toán phức tạp được thiết kế theo bộ não con người. Điều này cho phép xử lý dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm văn bản, ảnh và tài liệu.
Chỉ cần đặt: Học sâu là một nhánh cụ thể của học máy, bản thân nó là một loại trí tuệ nhân tạo.
- Mạng lưới thần kinh nhân tạo là một khung thuật toán phân lớp được sử dụng trong học sâu.
- Deep learning cần rất nhiều dữ liệu để hoạt động tốt nhưng lại có rất ít sự tham gia của con người.
- Các yêu cầu về tập dữ liệu huấn luyện lớn có thể được đáp ứng bằng cách sử dụng phương pháp học chuyển giao.
AI so với học máy
Sử dụng mạng lưới thần kinh, là tập hợp các thuật toán dựa trên bộ não con người, là một phương pháp để dạy máy tính bắt chước khả năng suy luận của con người. Thông qua học sâu, mạng lưới thần kinh hỗ trợ hệ thống máy tính phát triển AI. Vì mối quan hệ mật thiết của chúng nên cuộc tranh luận giữa trí tuệ nhân tạo và học máy về cơ bản là về cách hai công nghệ này tương tác với nhau.
AI được các máy tính “thông minh” sử dụng để bắt chước suy nghĩ của con người và thực hiện các hoạt động độc lập. Quá trình mà một hệ thống máy tính trở nên thông minh hơn được gọi là học máy.
Mạng lưới thần kinh và học sâu
Nhìn bề ngoài, có thể khó phân biệt giữa học sâu và mạng lưới thần kinh vì chúng rất giống nhau. Tuy nhiên, có thể bạn đã nhận ra rằng học sâu và mạng lưới thần kinh không hoàn toàn giống nhau.
- Hệ thống học sâu hoặc mạng lưới thần kinh sâu là một mạng lưới thần kinh có nhiều lớp ẩn và nhiều nút trong mỗi lớp ẩn. Việc tạo ra các thuật toán học sâu cho phép đào tạo và dự đoán đầu ra từ đầu vào phức tạp.
- Trong học sâu, thuật ngữ “sâu” đề cập đến độ sâu—hoặc số lớp ẩn—của mạng lưới thần kinh. Về cơ bản, mô hình deep learning là bất kỳ mạng nơ-ron nào có nhiều hơn ba lớp, bao gồm lớp đầu vào và lớp đầu ra.
Ngược lại với các mạng thần kinh dựa vào các nơ-ron để truyền dữ liệu dưới dạng đầu vào để tạo ra đầu ra với sự hỗ trợ của nhiều kết nối khác nhau, học sâu gắn liền với việc chuyển đổi và trích xuất các tính năng nhằm xây dựng mối liên kết giữa các kích thích và thần kinh liên quan. phản ứng hiện diện trong não.
Sự khác biệt giữa mạng lưới thần kinh và AI là gì?
Các thiết bị bắt chước các kỹ năng nhận thức của con người được gọi là AI. Mặt khác, một hệ thống nơ-ron hoặc nút nhân tạo dựa trên mạng lưới thần kinh sinh học tạo nên bộ não con người được gọi là “mạng lưới thần kinh”.
Bộ não của chúng ta chứa các thuật toán được sử dụng trong mạng lưới thần kinh để giúp chúng hoạt động. Các mẫu số giống như vectơ được giải thích bởi mạng lưới thần kinh. Các vectơ này được dịch bằng mạng lưới thần kinh. Công việc chính của mạng lưới thần kinh là sắp xếp và phân loại dữ liệu theo những điểm tương đồng.
Khả năng mạng lưới thần kinh thích ứng nhanh chóng với các mô hình đầu ra thay đổi cho đến nay là lợi ích đáng kể nhất của nó. Ngoài ra, học có giám sát hoặc học không giám sát có thể được sử dụng để đạt được mục tiêu này để bạn không phải thay đổi mục tiêu mỗi lần dựa trên thông tin bạn cung cấp.
Phần kết luận
Đây là một số điểm khác biệt chính giữa mạng lưới thần kinh và học máy. Deep Learning, một tập hợp con của machine learning, bao gồm các mạng lưới thần kinh ở dạng cơ bản. Mạng lưới thần kinh chỉ là một ứng dụng phát triển cao của học máy, hiện đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Chúng ta có thể tóm tắt bằng cách tuyên bố rằng học sâu và mạng lưới thần kinh là những bước tiếp theo trong học máy. Nó cho thấy máy tính có thể tự đưa ra phán đoán chính xác như thế nào mà không cần hướng dẫn lập trình. Điều này kết thúc việc so sánh mạng lưới thần kinh của chúng tôi và máy học!
