Машинное обучение (ML) и нейронные сети - это два понятия, которые часто путаются друг с другом, но они имеют свои отличия.
Машинное обучение - это область искусственного интеллекта, которая отвечает за создание алгоритмов и моделей, способных обучаться на данных и делать прогнозы без явного программирования. Машинное обучение включает в себя множество алгоритмов, включая нейронные сети, и используется во многих сферах, таких как финансы, медицина, маркетинг и другие.
Нейронные сети - это подмножество машинного обучения, которое моделирует работу человеческого мозга. Они состоят из множества связанных нейронов, каждый из которых принимает определенные входные данные, обрабатывает их и передает результат следующему нейрону. Нейронные сети используются для решения задач распознавания образов, классификации данных, прогнозирования и других.
Отличие между ML и нейронными сетями заключается в том, что ML - это широкий термин, охватывающий различные методы обучения, включая нейронные сети. Нейронные сети, в свою очередь, являются конкретным подходом к моделированию данных, вдохновленным биологическими нейронными сетями. Таким образом, можно сказать, что нейронные сети - это один из инструментов машинного обучения.
В заключение, ML и нейронные сети взаимосвязаны, но они имеют свои отличия. ML - это широкий термин, который включает в себя различные методы обучения, в то время как нейронные сети - это конкретный метод моделирования данных, основанный на принципах работы человеческого мозга.