Het belangrijkste verschil tussen machine learning en neurale netwerken is dat de machine learning verwijst naar het ontwikkelen van algoritmen die gegevens kunnen analyseren en leren om beslissingen te nemen, terwijl de neurale netwerken een groep algoritmen in machine learning zijn die berekeningen uitvoeren die vergelijkbaar zijn met neuronen in het menselijk brein.

Machine learning is de techniek om zelflerende algoritmen te ontwikkelen die gegevens kunnen analyseren, ervan kunnen leren, patronen kunnen herkennen en dienovereenkomstig beslissingen kunnen nemen. Het is een subcategorie van kunstmatige intelligentie. Machine learning maakt gebruik van verschillende algoritmen. Neurale netwerk is er een van. Deze concepten worden breed gebruikt op verschillende gebieden, zoals geneeskunde, robotica, productie en landbouw.

Kunstmatige intelligentie, feedbacknetwerk, feedforward-netwerk, machinaal leren, neurale netwerken, begeleid leren, niet-gesuperviseerd leren

Wat is machinaal leren

Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie. Machine learning-algoritmen analyseren gegevens, leren ervan en nemen beslissingen. Het maakt gebruik van statistische methoden en stelt de machine in staat om met ervaring te verbeteren.

Figuur 1: Machine learning

Er zijn twee hoofdtypen machine learning: begeleid leren en niet-gesuperviseerd leren. In leren onder toezicht, er zijn invoervariabelen (x) en uitvoervariabelen (y). Het algoritme wordt getraind door de inputs te mappen naar de outputs (y=f(x)). Bij het verstrekken van een nieuwe invoer moet het algoritme de uitvoer voorspellen. Lineaire regressie, ondersteuningsvectormachine en willekeurige forests zijn enkele voorbeelden van begeleid leren.

In leren zonder toezicht, er zijn alleen invoergegevens (x). Er zijn geen uitvoergegevens. In dit type is het niet nodig om het algoritme te trainen. In plaats daarvan ontdekt het zelf de patronen in de invoergegevens. Een belangrijk algoritme voor onbewaakt leren is clustering. Het identificeert de vergelijkbare instanties en groepeert ze om clusters te maken. Gewoonlijk is leren zonder toezicht moeilijker dan leren onder toezicht. Kortom, machine learning helpt bij het ontwikkelen van systemen die kunnen leren en voorspellingen kunnen doen met behulp van data.

Wat zijn neurale netwerken

Neurale netwerken zijn geïnspireerd op biologische neuronen. In het menselijk brein zijn er miljoenen neuronen en de informatie gaat van het ene neuron naar het andere. Neurale netwerken gebruiken dit concept om rekentaken sneller uit te voeren.

Figuur 2: Neurale netwerk

Er zijn twee soorten neurale netwerken die feedforward en feedback worden genoemd. In feedforward-netwerken, de informatie gaat alleen van de invoer naar de uitvoer en bevat geen feedbacklus. In feedbacknetwerken, de informatie kan in beide richtingen worden doorgegeven en bevat een feedbackpad.

De feedforward-netwerken zijn verder onderverdeeld in een enkellaags netwerk en een meerlaags netwerk. In een enkellaags netwerk maakt de invoerlaag verbinding met de uitvoerlaag. Aan de andere kant heeft het meerlagige netwerk meer lagen die verborgen lagen worden genoemd tussen de invoerlaag en de uitvoerlaag.

Een neuraal netwerk bevat knooppunten. Deze knooppunten zijn vergelijkbaar met de neuronen in de hersenen. Verder hebben de verbindingen in het netwerk specifieke gewichten. Wanneer de invoer naar de knooppunten x1, x2, x3… is en de bijbehorende gewichten w1, w2, w3,… zijn, is de netto invoer (y) vergelijkbaar met het volgende.

y= x1. w1 + x2. w2+x3.w3+….

Na het toepassen van de activeringsfunctie zoals lineair of een sigmoid op de netto-invoer, levert deze de onderstaande uitvoer.

Y= F(j)

Vervolgens wordt de output geëvalueerd. De gewichten passen zich aan als de geëvalueerde output afwijkt van de gewenste output. Dit proces wordt herhaald totdat de gewenste output is verkregen. Dit is de basisfunctionaliteit van een neuraal netwerk.

Verschil tussen machinaal leren en neurale netwerken

Definitie

Machining learning verwijst naar algoritmen die statistische technieken gebruiken waarmee computers van gegevens kunnen leren en de prestaties bij een specifieke taak geleidelijk kunnen verbeteren. Een neuraal netwerk is een systeem dat is geïnspireerd op biologische neuronen in het menselijk brein die computertaken sneller kunnen uitvoeren.

Algoritmen

Regressie, classificatie, clustering, ondersteuningsvectormachine, willekeurige forests zijn enkele algoritmen in machine learning. Neurale netwerken zijn ook een algoritme dat onder machine learning valt.

Conclusie

Het verschil tussen machine learning en neurale netwerken is dat machine learning verwijst naar het ontwikkelen van algoritmen die gegevens kunnen analyseren en leren om beslissingen te nemen, terwijl de neurale netwerken een groep algoritmen in machine learning zijn die berekeningen uitvoeren die vergelijkbaar zijn met neutronen in het menselijk brein.

Verwijzing:

1. Wat is machinaal leren? | Basisprincipes van machine learning | Zelfstudie Machine Learning | Edureka!, 16 maart 2018, hier beschikbaar.

Afbeelding met dank aan:

1. "3161590" (CC0) via Pixabay2. "Kunstmatig neuraal netwerk" door en: Gebruiker: Cburnett - Eigen werk Deze vectorafbeelding is gemaakt met Inkscape (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia