Der Hauptunterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzen besteht darin, dass die maschinelles Lernen bezieht sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die Daten analysieren und daraus lernen können, um Entscheidungen zu treffen, während die neuronalen Netze eine Gruppe von Algorithmen im maschinellen Lernen sind, die Berechnungen ähnlich wie Neuronen im menschlichen Gehirn durchführen.

Machine Learning ist die Technik, selbstlernende Algorithmen zu entwickeln, die Daten analysieren, aus ihnen lernen, Muster erkennen und entsprechende Entscheidungen treffen können. Es ist eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz. Beim maschinellen Lernen werden verschiedene Algorithmen verwendet. Neuronale Netze sind eines davon. Diese Konzepte finden breite Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Robotik, Fertigung und Landwirtschaft.

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Was ist maschinelles Lernen?

Machine Learning ist eine Teilmenge der Künstlichen Intelligenz. Machine-Learning-Algorithmen analysieren Daten, lernen aus ihnen und treffen Entscheidungen. Es verwendet statistische Methoden und ermöglicht es der Maschine, sich mit der Erfahrung zu verbessern.

Abbildung 1: Maschinelles Lernen

Es gibt zwei Haupttypen des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. In überwachtes Lernen, gibt es Eingangsvariablen (x) und Ausgangsvariablen (y). Der Algorithmus wird trainiert, indem die Eingaben auf die Ausgaben abgebildet werden (y=f(x)). Wenn eine neue Eingabe bereitgestellt wird, sollte der Algorithmus die Ausgabe vorhersagen. Lineare Regression, Support Vector Machine und Random Forests sind einige Beispiele für überwachtes Lernen.

In unbeaufsichtigtes Lernen, es gibt nur Eingabedaten (x). Es gibt keine Ausgabedaten. Bei diesem Typ ist es nicht erforderlich, den Algorithmus zu trainieren. Stattdessen erkennt es die Muster in den Eingabedaten selbst. Ein Hauptalgorithmus für unüberwachtes Lernen ist das Clustern. Es identifiziert ähnliche Instanzen und gruppiert sie zu Clustern. Normalerweise ist unüberwachtes Lernen schwieriger als überwachtes Lernen. Kurz gesagt hilft maschinelles Lernen bei der Entwicklung von Systemen, die mithilfe von Daten lernen und Vorhersagen durchführen können.

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind von biologischen Neuronen inspiriert. Im menschlichen Gehirn gibt es Millionen von Neuronen und die Informationen werden von einem Neuron zum anderen weitergegeben. Neuronale Netze verwenden dieses Konzept, um Rechenaufgaben schneller auszuführen.

Abbildung 2: Neuronales Netz

Es gibt zwei Arten von neuronalen Netzen, die als Feedforward und Feedback bezeichnet werden. In Feedforward-Netzwerke, die Informationen werden nur vom Eingang zum Ausgang geleitet und enthalten keine Rückkopplungsschleife. In Feedback-Netzwerke, die Informationen können in beide Richtungen übertragen werden und enthalten einen Rückkopplungspfad.

Die Feedforward-Netzwerke werden weiter in Einschichtnetzwerke und Mehrschichtnetzwerke kategorisiert. In einem einschichtigen Netzwerk verbindet sich die Eingabeschicht mit der Ausgabeschicht. Andererseits hat das mehrschichtige Netzwerk mehrere Schichten, die versteckte Schichten zwischen der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht genannt werden.

Ein neuronales Netz enthält Knoten. Diese Knoten ähneln den Neuronen im Gehirn. Darüber hinaus haben die Verbindungen im Netzwerk spezifische Gewichte. Wenn die Eingaben für die Knoten x1, x2, x3… sind und die entsprechenden Gewichtungen w1, w2, w3,… sind, ist die Nettoeingabe (y) ähnlich wie folgt.

y=x1. w1 + x2. w2+x3.w3+….

Nach dem Anwenden der Aktivierungsfunktion wie Linear oder Sigmoid auf die Nettoeingabe liefert sie die Ausgabe wie unten.

Y= F(y)

Anschließend wird die Ausgabe ausgewertet. Die Gewichtungen passen sich an, wenn die bewertete Ausgabe von der gewünschten Ausgabe abweicht. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis die gewünschten Ausgaben erhalten werden. Dies ist die Grundfunktionalität eines neuronalen Netzes.

Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzen

Definition

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die statistische Techniken verwenden, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe schrittweise zu verbessern. Ein neuronales Netz ist ein von biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn inspiriertes System, das Rechenaufgaben schneller ausführen kann.

Algorithmen

Regression, Klassifizierung, Clustering, Support Vector Machine, Random Forests sind nur wenige Algorithmen im maschinellen Lernen. Neuronale Netze sind auch ein Algorithmus, der unter maschinelles Lernen fällt.

Abschluss

Der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und neuronalen Netzen besteht darin, dass sich das maschinelle Lernen auf die Entwicklung von Algorithmen bezieht, die Daten analysieren und daraus lernen können, um Entscheidungen zu treffen, während die neuronalen Netze eine Gruppe von Algorithmen im maschinellen Lernen sind, die Berechnungen ähnlich wie Neutronen im menschlichen Gehirn durchführen.

Referenz:

1. Was ist maschinelles Lernen? | Grundlagen des maschinellen Lernens | Lernprogramm für maschinelles Lernen | Edureka!, 16. März 2018, Hier erhältlich.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. „3161590“ (CC0) über Pixabay2. „Künstliches neuronales Netzwerk“ Von de:Benutzer:Cburnett – Eigene ArbeitDiese Vektorgrafik wurde mit Inkscape (CC BY-SA 3.0) über Commons Wikimedia erstellt