机器学习与神经网络

机器学习和神经网络是人工智能 (AI) 领域中两项重要的技术。虽然它们经常一起使用，但它们并非同一事物。在这里，我们将探讨机器学习和神经网络之间的区别以及它们之间的关系。

让我们首先详细了解这两个术语，然后再讨论它们的区别。

什么是机器学习？

机器学习是计算机科学的一个领域，它帮助计算机系统像人类一样理解数据。

简单来说，ML 是一种人工智能，它使用算法或方法从原始数据中提取模式。

根据人工监督的不同，机器学习可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。

在监督学习中，机器学习算法使用标记数据集进行训练，以执行与分类和回归相关的任务。一些常用的监督学习算法包括线性回归、K近邻、决策树、随机森林等。

在无监督学习中，模型使用未标记的数据集进行训练。无监督学习主要用于与聚类、关联规则挖掘和降维相关的任务。一些最常用的无监督算法包括 K 均值聚类、Apriori 算法等。

强化学习在某种程度上类似于监督学习，其中代理（算法或软件实体）通过执行操作和监控结果来学习与环境交互。学习基于奖励和惩罚。强化学习中使用了各种算法，例如 Q 学习、策略梯度方法、蒙特卡罗方法等等。

什么是神经网络？

神经网络是一种机器学习算法，其灵感来自于人脑的结构。它们旨在通过使用互连节点或人工神经元的层来模拟大脑的工作方式。每个神经元都接收来自前一层神经元的输入，并使用该输入产生输出。此过程对每一层重复进行，直到产生最终输出。

神经网络可用于广泛的任务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理和预测。它们特别适合处理复杂数据或识别数据模式的任务。

下图显示了 ANN 的通用模型及其处理过程。（此处应插入图表）

机器学习与神经网络

现在我们已经对机器学习和神经网络有了基本的了解。让我们更深入地探讨两者之间的区别。

• 首先，机器学习是一个广泛的类别，包含许多不同类型的算法，包括神经网络。神经网络是一种特定类型的机器学习算法，旨在模拟大脑的工作方式。

• 其次，虽然机器学习算法可用于广泛的任务，但神经网络特别适合处理复杂数据或识别数据模式的任务。神经网络可以识别其他机器学习算法可能无法检测到的数据中的复杂模式和关系。

• 第三，神经网络需要大量数据和处理能力进行训练。神经网络通常需要大型数据集和强大的硬件（例如图形处理单元 (GPU)）才能有效地进行训练。另一方面，机器学习算法可以在较小的数据集和较不强大的硬件上进行训练。

• 最后，神经网络可以提供高度准确的预测和决策，但它们可能比其他机器学习算法更难以理解和解释。神经网络做出决策的方式并非总是透明的，这使得难以理解它们是如何得出结论的。