Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Jaringan Saraf Tiruan - Perbedaan Antara

Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Jaringan Saraf Tiruan

Perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan jaringan saraf adalah bahwa pembelajaran mesin mengacu pada pengembangan algoritma yang dapat menganalisis dan belajar dari data untuk membuat keputusan sementara jaringan saraf adalah sekelompok algoritma dalam pembelajaran mesin yang melakukan perhitungan yang mirip dengan neuron di otak manusia.

Machine learning adalah teknik mengembangkan algoritma belajar mandiri yang dapat menganalisis data, belajar dari mereka, mengenali pola dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah subkategori Inteligensi Buatan. Pembelajaran mesin menggunakan berbagai algoritma. Jaringan saraf adalah salah satunya. Konsep-konsep ini digunakan secara luas di berbagai bidang seperti kedokteran, robotika, manufaktur, dan pertanian.

Bidang-bidang Utama yang Dicakup

1. Apa itu Pembelajaran Mesin
- Definisi, Jenis, Fungsi
2. Apa itu Jaringan Saraf Tiruan
- Definisi, Jenis, Fungsi
3. Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Jaringan Saraf Tiruan
- Perbandingan Perbedaan Kunci

Ketentuan Utama

Inteligensi Buatan, Jaringan Umpan Balik, Jaringan Feedforward, Pembelajaran Mesin, Jaringan Syaraf Tiruan, Pembelajaran Supervisi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan


Apa itu Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Algoritma 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. Di pembelajaran yang diawasi, ada 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.

Di belajar tanpa pengawasan, hanya ada input data (x). Tidak ada data output. Dalam tipe ini, tidak perlu untuk melatih algoritma. Sebagai gantinya, ia menemukan pola dalam data input sendiri. Salah satu algoritma pembelajaran utama tanpa pengawasan adalah pengelompokan. Ini mengidentifikasi contoh serupa dan mengelompokkannya bersama-sama untuk membuat kelompok. Biasanya, belajar tanpa pengawasan lebih sulit daripada belajar dengan pengawasan. Singkatnya, pembelajaran mesin membantu mengembangkan sistem yang dapat mempelajari dan melakukan prediksi menggunakan data.

Apa itu Jaringan Saraf Tiruan?

Jaringan saraf diilhami 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 Saraf Tiruan

Ada dua jenis jaringan saraf yang disebut feedforward dan feedback. Di jaringan feedforward, informasi hanya melewati dari input ke output dan tidak mengandung loop umpan balik. Di jaringan umpan balik, informasi dapat lewat ke kedua arah dan berisi jalur umpan balik.

Jaringan feedforward lebih lanjut dikategorikan ke dalam jaringan lapisan tunggal dan jaringan multi-lapisan. Dalam jaringan lapisan tunggal, lapisan input terhubung ke lapisan keluaran. Di sisi lain, jaringan multi-layer memiliki lebih banyak lapisan yang disebut lapisan tersembunyi antara lapisan input dan 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 net (y) mirip dengan yang berikut ini.

y = x1. w1 + x2. w2 + x3.w3 +….

Setelah menerapkan fungsi aktivasi seperti linear atau sigmoid ke input net, ia memberikan output seperti di bawah ini.

Y = F (y)

Kemudian, hasilnya dievaluasi. Bobot menyesuaikan jika output yang dievaluasi berbeda dari output yang diinginkan. Proses ini diulang sampai output yang diinginkan diperoleh. Ini adalah fungsi dasar dari jaringan saraf.

Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Jaringan Saraf Tiruan

Definisi

Pembelajaran pemesinan mengacu pada algoritma yang menggunakan teknik statistik yang memungkinkan komputer belajar dari data dan untuk meningkatkan kinerja secara progresif pada tugas tertentu. Jaringan saraf adalah sistem yang diilhami oleh neuron biologis di otak manusia yang dapat melakukan tugas komputasi lebih cepat.

Algoritma

Regresi, klasifikasi, pengelompokan, mesin vektor dukungan, hutan acak adalah beberapa algoritma dalam pembelajaran mesin. Jaringan saraf juga merupakan algoritma yang berada di bawah pembelajaran mesin.

Kesimpulan

Perbedaan antara pembelajaran mesin dan jaringan saraf adalah bahwa pembelajaran mesin mengacu pada pengembangan algoritma yang dapat menganalisis dan belajar dari data untuk membuat keputusan sementara jaringan saraf adalah sekelompok algoritma dalam pembelajaran mesin yang melakukan perhitungan yang mirip dengan neutron di otak manusia.

Referensi:

1. Apa itu Pembelajaran Mesin? | Dasar-Dasar Pembelajaran Mesin | Tutorial Pembelajaran Mesin | Edureka !, 16 Maret 2018,