Машинное обучение - это метод обучения компьютерных систем на основе данных и опыта, с целью выполнять определенную задачу без явного программирования. Обучение происходит за счет алгоритмов и моделей, которые адаптируются под данные. Машинное обучение широко используется в рекомендательных системах, классификации данных, анализе текста и изображений и других областях.
Нейронная сеть - это структура, которая моделирует работу головного мозга и позволяет компьютеру обучаться на примерах. Нейронные сети состоят из нейронов и слоев, которые обрабатывают входные данные, преобразуй их в нужный результат. Нейронные сети способны распознавать образы, делать предсказания и выполнять сложные задачи, требующие анализа большого объема данных.
Таким образом, основное отличие между машинным обучением и нейронными сетями заключается в том, что машинное обучение - это общий подход к обучению компьютерных систем, в то время как нейронные сети являются специфическим классом алгоритмов машинного обучения, моделирующих структуру и функционирование нервных клеток в головном мозге.