Нейронные сети и машинное обучение

Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МОО) и глубокое обучение (ГОО) настолько прочно вошли в нашу повседневную жизнь за столь короткое время, что мы стали использовать эти технологии, не задумываясь об их значении. Но как связаны между собой нейронные сети и машинное обучение?

Для большинства людей AI, ML и DL представляют собой одно и то же или очень близкие понятия. Однако, несмотря на взаимосвязь этих технологий, они имеют существенные различия.

В этой статье мы попытаемся пролить свет на один из таких источников путаницы: нейронные сети и машинное обучение. Кратко познакомившись с каждым из этих понятий, мы выясним, чем они отличаются друг от друга и как соотносятся между собой.

Это, безусловно, интересная область, которая может быть привлекательной для того, чтобы узнать больше и стать специализированным профессионалом после прохождения специальной подготовки в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение или автоматическое обучение является частью более широкой области искусственного интеллекта. Машинное обучение направлено на создание интеллектуальных систем или машин, которые могут обучаться на основе опыта, не будучи явно запрограммированными на это и не требуя вмешательства человека.

В связи с этим данная область находится в постоянном развитии. Машинное обучение направлено на понимание структур данных (которые затем поступают в алгоритм, запрограммированный человеком) с целью их преобразования в модели, которые могут быть использованы компаниями и организациями для различных целей.

Машинное обучение представляет собой два основных метода работы систем ИИ: контролируемое обучение и неконтролируемое обучение.

Разница между этими двумя системами заключается в том, что в процессе контролируемого обучения алгоритмы имеют ряд объективных переменных с определенными значениями, которые используются для обучения модели. С другой стороны, в моделях без супервизии машины учатся и классифицируют переменные автоматически для того, чтобы делать прогнозы.

Что такое нейронная сеть?

Искусственные нейронные сети вдохновлены структурой человеческого мозга. По сути, нейронная сеть - это модель для машинного обучения, но это гораздо более сложная система, которая используется только в глубоком обучении, но не в машинном, поскольку для последнего и алгоритмы, и системы проще, и машины не учатся сами, а делают это только на основе моделей, реализованных человеком.

Таким образом, можно сделать вывод, что нейронные сети и машинное обучение - это не одно и то же, хотя эти два понятия связаны друг с другом и могут быть включены в более широкую категорию искусственного интеллекта.

Нейронная сеть - это сеть взаимосвязанных сущностей, называемых узлами, в которой каждый узел отвечает за одно простое вычисление.

Таким образом, нейронная сеть работает аналогично нейронам человеческого мозга: между узлами устанавливаются связи, передается информация и на основе первоначально введенных данных делаются определенные выводы и прогнозы.

Машинное обучение и нейронные сети: основные различия

Поскольку модели машинного обучения являются адаптивными, они постоянно развиваются, обучаясь на основе нового опыта и выборочных данных. Поэтому они способны выявлять закономерности в поступающих к ним данных, которые представляют собой единственный входной слой. Однако когда речь идет о нейронных сетях, то даже простая модель представляет собой несколько слоев.

Это лишь одно из различий между этими двумя моделями, сейчас мы рассмотрим другие фундаментальные различия между нейронными сетями и машинным обучением:

• Машинное обучение использует передовые алгоритмы для анализа данных, обучения на их основе и обнаружения значимых закономерностей, представляющих интерес. В то время как нейронная сеть использует широкий спектр алгоритмов для моделирования данных и составления прогнозов.
• Если модель машинного обучения принимает решения на основе того, что она узнала из данных, то нейронная сеть организует алгоритмы таким образом, что может самостоятельно принимать точные решения.
• Нейронные сети не требуют вмешательства человека, поскольку вложенные в них слои передают данные через узлы и делают собственные выводы. В долгосрочной перспективе это делает их способными учиться на собственных ошибках.

Как мы уже говорили, модели машинного обучения можно разделить на два типа: контролируемые и неконтролируемые; с другой стороны, нейронные сети можно разделить на фидфорвардные, рекуррентные, конволюционные и модульные нейронные сети.

Они отличаются не только способом обучения или передачи данных, но и способом классификации, а также, как мы сейчас увидим, принципами работы и практическими приложениями.

Сравнение производительности нейронных сетей и машинного обучения

Модель машинного обучения работает по простой схеме: она учится на данных, которые ей подаются. Напротив, структура нейронной сети достаточно сложна. В ней данные проходят через несколько слоев взаимосвязанных узлов. Каждый узел сортирует признаки и информацию, полученную в предыдущем слое, прежде чем результаты попадают на последующие слои.

В нейронных сетях первым слоем является входной слой, за ним следует скрытый слой и, наконец, выходной слой. Каждый слой содержит один или несколько нейронов. Чем больше слоев и чем больше искусственных нейронов содержит система, тем эффективнее она будет измерять и выдавать результаты.

Области применения нейронных сетей и машинного обучения

Машинное обучение применяется в таких областях, как:

• Медицина
• Розничная торговля
• Электронная коммерция (рекомендательные системы)
• Самоуправляемые автомобили
• Потоковое онлайн-видео
• Интернет вещей
• Транспорт и логистика

Нейронные сети, с другой стороны, используются для решения многочисленных бизнес-задач, в том числе:

• Прогнозирование продаж
• Валидация данных
• Исследование клиентов
• Управление рисками
• Распознавание речи
• Распознавание символов

Навыки работы с нейронными сетями и машинным обучением

Прежде чем углубляться в нейронные сети и машинное обучение, необходимо рассмотреть ряд моментов, а также навыки и знания, которые необходимы для каждой из этих областей.

Навыки, необходимые для машинного обучения, включают:

• Программирование
• Вероятность и статистика
• Большие данные
• Знание фреймворков ML
• Структуры данных
• Алгоритмы

Для нейронных сетей идеальным является наличие таких навыков, как:

• Моделирование данных
• Математика
• Линейная алгебра
• Программирование
• Вероятность и статистика