Perbedaan yang menonjol antara pembelajaran mesin dan jaringan saraf adalah pembelajaran mesin adalah istilah untuk pengembangan algoritma yang dapat menganalisis dan belajar dari data untuk membuat keputusan sedangkan jaringan saraf adalah sekelompok algoritma dalam pembelajaran mesin yang melakukan perhitungan mirip dengan neuron di otak manusia. .
Pembelajaran mesin adalah teknik mengembangkan algoritma belajar mandiri yang dapat menganalisis data, belajar darinya, mengenali pola, dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah subkategori Kecerdasan Buatan. Pembelajaran mesin menggunakan berbagai algoritma. Jaringan syaraf tiruan adalah salah satunya. Konsep-konsep ini secara luas digunakan di berbagai bidang seperti kedokteran, robotika, manufaktur, dan pertanian.
Topik bahasan kami tentang:
- Apa itu Machine Learning – Definisi, Jenis, Fungsi 2. Apa itu Neural Networks – Definisi, Jenis, Fungsi 3. Perbedaan Antara Machine Learning dan Neural Networks – Perbandingan Perbedaan Utama
Istilah Utama
Kecerdasan Buatan, Jaringan Umpan Balik, Jaringan Umpan Maju, Pembelajaran Mesin, Jaringan Saraf Tiruan, Pembelajaran dengan Pengawasan, Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Yang perlu anda ketahui tentang Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Algoritme pembelajaran mesin menganalisis data, belajar darinya, dan membuat keputusan. Ini menggunakan metode statistik dan memungkinkan mesin untuk meningkatkan dengan pengalaman.
Gambar 1: Pembelajaran Mesin
Ada dua jenis utama pembelajaran mesin: pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam supervised learning terdapat variabel input (x) dan variabel output (y). Algoritma dilatih dengan memetakan input ke output (y=f(x)). Saat memberikan input baru, algoritma harus memprediksi output. Regresi linier, mesin vektor pendukung, dan hutan acak adalah beberapa contoh pembelajaran terawasi.
Dalam unsupervised learning hanya ada input data (x). Tidak ada data keluaran. Pada tipe ini, algoritma tidak perlu dilatih. Sebaliknya, ia menemukan pola dalam data input sendiri. Salah satu algoritma pembelajaran tanpa pengawasan utama adalah pengelompokan. Ini mengidentifikasi contoh serupa dan mengelompokkannya bersama-sama untuk membuat cluster. Biasanya, pembelajaran tanpa pengawasan lebih sulit daripada pembelajaran terawasi. Singkatnya, pembelajaran mesin membantu mengembangkan sistem yang dapat mempelajari dan melakukan prediksi menggunakan data.
Yang perlu anda ketahui tentang Neural Network?
Jaringan saraf terinspirasi oleh neuron biologis. Di otak manusia, ada jutaan neuron dan informasi berpindah dari satu neuron ke neuron lainnya. Jaringan saraf menggunakan konsep ini untuk melakukan tugas komputasi lebih cepat.
Gambar 2: Jaringan Syaraf
Ada dua jenis jaringan saraf yang disebut feedforward dan feedback. Dalam jaringan feedforward , informasi hanya lewat dari input ke output dan tidak mengandung loop umpan balik. Dalam jaringan umpan balik , informasi dapat diteruskan ke dua arah dan berisi jalur umpan balik.
Jaringan feedforward selanjutnya dikategorikan ke dalam jaringan lapisan tunggal dan jaringan multi-lapisan. Dalam jaringan lapisan tunggal, lapisan input terhubung ke lapisan output. Di sisi lain, jaringan multi-layer memiliki lebih banyak lapisan yang disebut lapisan tersembunyi antara lapisan input dan lapisan output.
Jaringan saraf berisi node. Node ini mirip dengan neuron di otak. Selanjutnya, koneksi dalam jaringan memiliki bobot tertentu. Ketika input ke node adalah x1, x2, x3… dan bobot yang sesuai adalah w1, w2, w3, … input bersih (y) mirip dengan berikut ini.
y = x1. w1 + x2. w2+x3.w3+….
Setelah menerapkan fungsi aktivasi seperti linier atau sigmoid ke input bersih, ia memberikan output seperti di bawah ini.
Y= F(y)
Kemudian, output dievaluasi. Bobot menyesuaikan jika output yang dievaluasi berbeda dari output yang diinginkan. Proses ini diulangi sampai diperoleh output yang diinginkan. Ini adalah fungsi dasar dari jaringan saraf.
Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Jaringan Neural
Definisi
Pembelajaran permesinan adalah istilah untuk algoritme yang menggunakan teknik statistik yang memungkinkan komputer belajar dari data dan secara progresif meningkatkan kinerja pada tugas tertentu. Jaringan saraf adalah sistem yang terinspirasi oleh neuron biologis di otak manusia yang dapat melakukan tugas komputasi lebih cepat.
algoritma
Regresi, klasifikasi, pengelompokan, mendukung mesin vektor, hutan acak adalah beberapa algoritma dalam pembelajaran mesin. Jaringan saraf juga merupakan algoritma yang termasuk dalam pembelajaran mesin.
Kata terakhir
Perbedaan antara pembelajaran mesin dan jaringan saraf adalah pembelajaran mesin adalah istilah untuk pengembangan algoritma yang dapat menganalisis dan belajar dari data untuk membuat keputusan sedangkan jaringan saraf adalah sekelompok algoritma dalam pembelajaran mesin yang melakukan perhitungan mirip dengan neutron di otak manusia.
Sumber bacaan:
- Apa itu Pembelajaran Mesin? | Dasar-dasar Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Edureka!, 16 Maret 2018, Tersedia di sini .
Sumber gambar:
- “3161590” (CC0) melalui Pixabay 2. “Jaringan saraf tiruan” Oleh en:User:Cburnett – Karya sendiriGambar vektor ini dibuat dengan Inkscape (CC BY-SA 3.0) melalui Commons Wikimedia
