Машинное обучение (ML) - это область искусственного интеллекта, которая изучает компьютерные системы, способные обучаться и делать прогнозы на основе данных. Одним из методов ML являются нейронные сети, которые моделируют устройство мозга и обучаются на данных.
Основное отличие между ML и нейронными сетями заключается в том, что ML - это более широкое понятие, которое включает в себя различные методы обучения компьютера. Нейронные сети являются одним из многих подходов в ML, а именно - это метод обучения компьютера, имитирующий работу человеческого мозга.
Нейронные сети состоят из нейронов, которые связаны друг с другом и передают информацию между собой. Эти нейроны обучаются на данных и могут делать прогнозы на основе обучения. В то же время, ML включает в себя и другие методы, такие как алгоритмы машинного обучения без учителя, регрессионный анализ, классификация и т. д.
Таким образом, нейронные сети являются лишь одним из методов в рамках обширной области машинного обучения. Они применяются в различных областях, таких как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка и другие. Вместе с другими методами ML они представляют собой мощный инструмент для создания интеллектуальных систем и решения сложных задач.