A principal diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais é que o aprendizado de máquina refere-se ao desenvolvimento de algoritmos que podem analisar e aprender com os dados para tomar decisões, enquanto as redes neurais são um grupo de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam cálculos semelhantes aos neurônios do cérebro humano.

Aprendizado de máquina é a técnica de desenvolver algoritmos de autoaprendizagem que podem analisar dados, aprender com eles, reconhecer padrões e tomar decisões de acordo. É uma subcategoria de Inteligência Artificial. O aprendizado de máquina usa vários algoritmos. A rede neural é uma delas. Esses conceitos são amplamente usados ​​em vários campos, como medicina, robótica, manufatura e agricultura.

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O que é aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados, aprendem com eles e tomam decisões. Ele usa métodos estatísticos e permite que a máquina melhore com a experiência.

Figura 1: Aprendizado de máquina

Existem dois tipos principais de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. No aprendizagem supervisionada, existem variáveis ​​de entrada (x) e variáveis ​​de saída (y). O algoritmo é treinado mapeando as entradas para as saídas (y = f (x)). Ao fornecer uma nova entrada, o algoritmo deve prever a saída. Regressão linear, máquina de vetores de suporte e florestas aleatórias são alguns exemplos de aprendizado supervisionado.

No aprendizagem não supervisionada, há apenas dados de entrada (x). Não há dados de saída. Nesse tipo, não é necessário treinar o algoritmo. Em vez disso, ele descobre os padrões nos dados de entrada por conta própria. Um algoritmo de aprendizagem não supervisionado principal é o agrupamento. Ele identifica as instâncias semelhantes e as agrupa para criar clusters. Normalmente, o aprendizado não supervisionado é difícil do que o aprendizado supervisionado. Em resumo, o aprendizado de máquina ajuda a desenvolver sistemas que podem aprender e realizar previsões usando dados.

O que são redes neurais

As redes neurais são inspiradas por neurônios biológicos. No cérebro humano, existem milhões de neurônios e as informações passam de um neurônio para o outro. As redes neurais usam esse conceito para realizar tarefas computacionais com mais rapidez.

Figura 2: Rede Neural

Existem dois tipos de redes neurais chamadas feedforward e feedback. No redes feedforward, a informação passa apenas da entrada para a saída e não contém um loop de feedback. No redes de feedback, a informação pode passar para ambas as direções e contém um caminho de feedback.

As redes feedforward ainda são categorizadas em rede de camada única e rede de várias camadas. Na rede de camada única, a camada de entrada se conecta à camada de saída. Por outro lado, a rede multicamadas tem mais camadas chamadas camadas ocultas entre a camada de entrada e a camada de saída.

Uma rede neural contém nós. Esses nós são semelhantes aos neurônios do cérebro. Além disso, as conexões na rede têm pesos específicos. Quando as entradas para os nós são x1, x2, x3… e os pesos correspondentes são w1, w2, w3,… a entrada líquida (y) é semelhante à seguinte.

y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 +….

Depois de aplicar a função de ativação, como linear ou sigmóide, à entrada líquida, ele fornece a saída conforme abaixo.

Y = F (y)

Em seguida, a saída é avaliada. Os pesos são ajustados se a saída avaliada for diferente da saída desejada. Este processo é repetido até que os resultados desejados sejam obtidos. Esta é a funcionalidade básica de uma rede neural.

Diferença entre aprendizado de máquina e redes neurais

Definição

O aprendizado de usinagem se refere a algoritmos que usam técnicas estatísticas que permitem aos computadores aprender a partir dos dados e melhorar progressivamente o desempenho em uma tarefa específica. Uma rede neural é um sistema inspirado por neurônios biológicos no cérebro humano que pode realizar tarefas de computação mais rapidamente.

Algoritmos

Regressão, classificação, clustering, máquina de vetores de suporte, florestas aleatórias são alguns algoritmos no aprendizado de máquina. As redes neurais também são um algoritmo que se enquadra no aprendizado de máquina.

Conclusão

A diferença entre o aprendizado de máquina e as redes neurais é que o aprendizado de máquina se refere ao desenvolvimento de algoritmos que podem analisar e aprender a partir dos dados para tomar decisões, enquanto as redes neurais são um grupo de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam cálculos semelhantes aos nêutrons do cérebro humano.

Referência:

1. O que é aprendizado de máquina? | Princípios básicos do aprendizado de máquina | Tutorial de aprendizado de máquina | Edureka !, 16 de março de 2018, disponível aqui.

Cortesia de imagem:

1. “3161590” (CC0) via Pixabay2. “Rede neural artificial” Por en: Usuário: Cburnett - Trabalho próprioEsta imagem vetorial foi criada com o Inkscape (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia