機器學習與神經網路

機器學習和神經網路是人工智慧 (AI) 領域中兩項重要的技術。雖然它們經常一起使用，但它們並非同一事物。在這裡，我們將探討機器學習和神經網路之間的區別以及它們之間的關係。

讓我們首先詳細瞭解這兩個術語，然後再討論它們的區別。

什麼是機器學習？

機器學習是計算機科學的一個領域，它幫助計算機系統像人類一樣理解資料。

簡單來說，ML 是一種人工智慧，它使用演算法或方法從原始資料中提取模式。

根據人工監督的不同，機器學習可以分為三大類：監督學習、無監督學習和強化學習。

在監督學習中，機器學習演算法使用標記資料集進行訓練，以執行與分類和迴歸相關的任務。一些常用的監督學習演算法包括線性迴歸、K近鄰、決策樹、隨機森林等。

在無監督學習中，模型使用未標記的資料集進行訓練。無監督學習主要用於與聚類、關聯規則挖掘和降維相關的任務。一些最常用的無監督演算法包括 K 均值聚類、Apriori 演算法等。

強化學習在某種程度上類似於監督學習，其中代理（演算法或軟體實體）透過執行操作和監控結果來學習與環境互動。學習基於獎勵和懲罰。強化學習中使用了各種演算法，例如 Q 學習、策略梯度方法、蒙特卡羅方法等等。

什麼是神經網路？

神經網路是一種機器學習演算法，其靈感來自於人腦的結構。它們旨在透過使用互連節點或人工神經元的層來模擬大腦的工作方式。每個神經元都接收來自前一層神經元的輸入，並使用該輸入產生輸出。此過程對每一層重複進行，直到產生最終輸出。

神經網路可用於廣泛的任務，包括影像識別、語音識別、自然語言處理和預測。它們特別適合處理複雜資料或識別資料模式的任務。

下圖顯示了 ANN 的通用模型及其處理過程。（此處應插入圖表）

機器學習與神經網路

現在我們已經對機器學習和神經網路有了基本的瞭解。讓我們更深入地探討兩者之間的區別。

• 首先，機器學習是一個廣泛的類別，包含許多不同型別的演算法，包括神經網路。神經網路是一種特定型別的機器學習演算法，旨在模擬大腦的工作方式。

• 其次，雖然機器學習演算法可用於廣泛的任務，但神經網路特別適合處理複雜資料或識別資料模式的任務。神經網路可以識別其他機器學習演算法可能無法檢測到的資料中的複雜模式和關係。

• 第三，神經網路需要大量資料和處理能力進行訓練。神經網路通常需要大型資料集和強大的硬體（例如圖形處理單元 (GPU)）才能有效地進行訓練。另一方面，機器學習演算法可以在較小的資料集和較不強大的硬體上進行訓練。

• 最後，神經網路可以提供高度準確的預測和決策，但它們可能比其他機器學習演算法更難以理解和解釋。神經網路做出決策的方式並非總是透明的，這使得難以理解它們是如何得出結論的。