Perbezaan utama antara pembelajaran mesin dan rangkaian saraf adalah bahawa pembelajaran mesin merujuk kepada pengembangan algoritma yang dapat menganalisis dan belajar dari data untuk membuat keputusan sedangkan rangkaian saraf adalah sekumpulan algoritma dalam pembelajaran mesin yang melakukan pengiraan yang serupa dengan neuron di otak manusia.

Pembelajaran mesin adalah teknik mengembangkan algoritma pembelajaran kendiri yang dapat menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali corak dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah subkategori Kecerdasan Buatan. Pembelajaran mesin menggunakan pelbagai algoritma. Rangkaian saraf adalah salah satunya. Konsep-konsep ini digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang seperti perubatan, robotik, pembuatan, dan pertanian.

Kecerdasan Buatan, Jaringan Maklum Balas, Rangkaian Feedforward, Pembelajaran Mesin, Rangkaian Neural, Pembelajaran Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Apa itu Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah sebahagian daripada Kecerdasan Buatan. Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data, belajar daripadanya dan membuat keputusan. Ia menggunakan kaedah statistik dan membolehkan mesin bertambah baik dengan pengalaman.

Gambar 1: Pembelajaran Mesin

Terdapat dua jenis pembelajaran mesin utama: pembelajaran diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam pembelajaran yang diselia, terdapat pemboleh ubah input (x) dan pemboleh ubah output (y). Algoritma dilatih dengan memetakan input ke output (y = f (x)). Semasa memberikan input baru, algoritma harus meramalkan outputnya. Regresi linear, mesin vektor sokongan dan hutan rawak adalah beberapa contoh pembelajaran yang diselia.

Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, hanya ada data input (x). Tidak ada data output. Dalam jenis ini, tidak perlu melatih algoritma. Sebaliknya, ia mencari corak dalam data input sendiri. Salah satu algoritma pembelajaran tanpa pengawasan utama adalah pengelompokan. Ia mengenal pasti kejadian serupa dan mengelompokkannya untuk membuat kelompok. Biasanya, pembelajaran tanpa pengawasan adalah sukar daripada pembelajaran yang diselia. Secara ringkas, pembelajaran mesin membantu mengembangkan sistem yang dapat belajar dan melakukan ramalan menggunakan data.

Apa itu Rangkaian Neural

Rangkaian saraf diilhamkan oleh neuron biologi. Di otak manusia, terdapat berjuta-juta neuron dan maklumatnya berlalu dari satu neuron ke yang lain. Jaringan saraf menggunakan konsep ini untuk melaksanakan tugas pengkomputeran dengan lebih cepat.

Gambar 2: Rangkaian Neural

Terdapat dua jenis rangkaian saraf yang disebut feedforward dan feedback. Dalam rangkaian feedforward, maklumat hanya dihantar dari input ke output dan tidak mengandungi gelung maklum balas. Dalam rangkaian maklum balas, maklumat boleh sampai ke kedua arah dan mengandungi jalan maklum balas.

Jaringan feedforward selanjutnya dikategorikan ke dalam rangkaian lapisan tunggal dan rangkaian berbilang lapisan. Dalam rangkaian lapisan tunggal, lapisan input menghubungkan ke lapisan output. Sebaliknya, rangkaian pelbagai lapisan mempunyai lebih banyak lapisan yang disebut lapisan tersembunyi antara lapisan input dan lapisan output.

Rangkaian saraf mengandungi nod. Nod ini serupa dengan neuron di otak. Tambahan pula, sambungan dalam rangkaian mempunyai berat tertentu. Apabila input ke node adalah x1, x2, x3… dan berat yang sepadan adalah w1, w2, w3,… input bersih (y) serupa dengan yang berikut.

y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 +….

Setelah menerapkan fungsi pengaktifan seperti linear atau sigmoid ke input bersih, ia memberikan output seperti di bawah.

Y = F (y)

Kemudian, output dinilai. Berat disesuaikan jika output yang dinilai berbeza dari output yang diinginkan. Proses ini diulang sehingga output yang diinginkan diperoleh. Ini adalah fungsi asas rangkaian saraf.

Perbezaan Antara Pembelajaran Mesin dan Rangkaian Neural

Definisi

Pembelajaran pemesinan merujuk kepada algoritma yang menggunakan teknik statistik yang membolehkan komputer belajar dari data dan meningkatkan prestasi secara progresif pada tugas tertentu. Jaringan saraf adalah sistem yang diilhami oleh neuron biologi di otak manusia yang dapat melakukan tugas pengkomputeran dengan lebih cepat.

Algoritma

Regresi, klasifikasi, pengelompokan, mesin vektor sokongan, hutan rawak adalah beberapa algoritma dalam pembelajaran mesin. Rangkaian saraf juga merupakan algoritma yang berada di bawah pembelajaran mesin.

Kesimpulannya

Perbezaan antara pembelajaran mesin dan rangkaian saraf adalah bahawa pembelajaran mesin merujuk kepada pengembangan algoritma yang dapat menganalisis dan belajar dari data untuk membuat keputusan sementara rangkaian saraf adalah sekumpulan algoritma dalam pembelajaran mesin yang melakukan pengiraan yang serupa dengan neutron di otak manusia.

Rujukan:

1. Apakah Pembelajaran Mesin? | Asas Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Edureka !, 16 Mac 2018, Terdapat di sini.

Gambar Kesopanan:

1. "3161590" (CC0) melalui Pixabay2. "Rangkaian neural buatan" Oleh en: Pengguna: Cburnett - Kerja sendiri Imej vektor ini dibuat dengan Inkscape (CC BY-SA 3.0) melalui Wikimedia Commons