التعلم العميق مقابل الشبكات العصبية: الفرق بين التعلم العميق والشبكات العصبية

لقد قطع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي شوطًا طويلاً منذ ظهورهما في أواخر الخمسينيات من القرن الماضي. اليوم ، أصبحت هذه التقنيات معقدة للغاية ومتقدمة. ومع ذلك ، في حين أن الخطوات التكنولوجية في مجال علوم البيانات هي أكثر من موضع ترحيب ، فقد أدت إلى ظهور عدد كبير من المصطلحات التي تتجاوز فهم الإنسان العادي.

في الواقع ، حتى العديد من الشركات التي تستفيد من التقنيات التخريبية مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لا يمكنها التفريق بين العديد من المصطلحات التكنولوجية.

السبب الأساسي للارتباك حول المصطلحات الجديدة التي أحدثها علم البيانات هو أن مفاهيم علوم البيانات متشابكة بشدة مع بعضها البعض - فهي مترابطة في العديد من الجوانب.

لهذا السبب غالبًا ما نسمع ونرى الأشخاص من حولنا يستخدمون مصطلحات "الذكاء الاصطناعي" و "التعلم الآلي" و "التعلم العميق" بالتبادل. ومع ذلك ، على الرغم من أوجه التشابه المفاهيمية ، فإن هذه التقنيات فريدة بطريقتها الخاصة.

اليوم ، سنتناول واحدة من المسائل الأقل تسليط الضوء عليها في علوم البيانات - مناقشة Deep Learning vs Neural Network.

قبل أن نتعمق في مناقشة Deep Learning vs Neural Network ، يجب أن نفهم ما تعنيه هذه المفاهيم بشكل فردي.

ما هو التعلم العميق؟

التعلم العميق أو التعلم الهرمي هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه محاكاة وظيفة معالجة البيانات في الدماغ البشري وإنشاء أنماط مماثلة يستخدمها الدماغ في اتخاذ القرار. على عكس الخوارزميات القائمة على المهام ، تتعلم أنظمة التعلم العميق من تمثيل البيانات - يمكنهم التعلم من البيانات غير المنظمة أو غير المصنفة.

لقد وجدت معماريات التعلم العميق مثل الشبكات العصبية العميقة وشبكات المعتقدات والشبكات العصبية المتكررة والشبكات العصبية التلافيفية تطبيقات في مجال رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصوت / الكلام والترجمة الآلية وتصفية الشبكات الاجتماعية والمعلوماتية الحيوية وتصميم الأدوية وغير ذلك الكثير .

ما هي الشبكة العصبية؟

تتكون الشبكات العصبية من مجموعة متنوعة من الخوارزميات المصممة على غرار الدماغ البشري. يمكن لهذه الخوارزميات تفسير البيانات الحسية عبر إدراك الآلة وتسمية أو تجميع البيانات الأولية. وهي مصممة للتعرف على الأنماط العددية الموجودة في المتجهات التي يجب ترجمة جميع بيانات العالم الحقيقي (الصور ، الصوت ، النص ، السلاسل الزمنية ، إلخ).

بشكل أساسي ، تتمثل المهمة الأساسية للشبكات العصبية في تجميع البيانات الأولية وتصنيفها - فهي تجمع البيانات غير المسماة بناءً على أوجه التشابه الموجودة في بيانات الإدخال ثم تصنف البيانات بناءً على مجموعة بيانات التدريب المسمى. يمكن للشبكات العصبية أن تتكيف تلقائيًا مع المدخلات المتغيرة. لذلك ، لا تحتاج إلى إعادة تصميم معايير الإخراج في كل مرة يتغير فيها الإدخال للحصول على أفضل نتيجة ممكنة.

التعلم العميق مقابل الشبكة العصبية

بينما يدمج التعلم العميق الشبكات العصبية في بنيته ، هناك فرق صارخ بين التعلم العميق والشبكات العصبية. سنلقي الضوء هنا على النقاط الثلاث الرئيسية للاختلاف بين التعلم العميق والشبكات العصبية.

1. التعريف

الشبكات العصبية - إنها بنية تتكون من خوارزميات ML حيث تصنع الخلايا العصبية الاصطناعية الوحدة الحسابية الأساسية التي تركز على الكشف عن الأنماط أو الاتصالات الأساسية داخل مجموعة البيانات ، تمامًا كما يفعل الدماغ البشري أثناء اتخاذ القرار.

التعلم العميق - هو فرع من فروع التعلم الآلي الذي يستفيد من سلسلة من وحدات المعالجة غير الخطية التي تتكون من طبقات متعددة لتحويل الميزات واستخراجها. يحتوي على عدة طبقات من الشبكات العصبية الاصطناعية التي تنفذ عملية ML. تعالج الطبقة الأولى من الشبكة العصبية إدخال البيانات الأولية وتمرر المعلومات إلى الطبقة الثانية. المسار الوظيفي للتعلم العميق: أهم الأدوار الوظيفية الرائعة

يقوم الثاني لاحقًا بمعالجة هذه المعلومات بشكل أكبر عن طريق إضافة معلومات إضافية (على سبيل المثال ، عنوان IP الخاص بالمستخدم) ويمررها إلى الطبقة التالية. تستمر هذه العملية في جميع طبقات شبكة التعلم العميق حتى يتم تحقيق النتيجة المرجوة.

2. الهيكل

تتكون الشبكة العصبية من المكونات التالية:

• الخلايا العصبية - الخلايا العصبية هي وظيفة رياضية مصممة لتقليد عمل الخلايا العصبية البيولوجية. يحسب المتوسط ​​المرجح لإدخال البيانات ويمرر المعلومات من خلال وظيفة غير خطية ، ويعرف أيضًا باسم وظيفة التنشيط (على سبيل المثال ، السيني).
• الاتصال والأوزان - كما يوحي الاسم ، تربط الوصلات خلية عصبية في طبقة ما بخلايا عصبية أخرى في نفس الطبقة أو طبقة أخرى. كل اتصال له قيمة وزن مرتبطة به. هنا ، يمثل الوزن قوة الاتصال بين الوحدات. الهدف هو تقليل قيمة الوزن لتقليل احتمالات الخسارة (الخطأ).
• وظيفة الانتشار - تعمل وظيفتان من وظائف الانتشار في شبكة عصبية: الانتشار الأمامي الذي يوفر "القيمة المتوقعة" والانتشار العكسي الذي يوفر "قيمة الخطأ".
• معدل التعلم - يتم تدريب الشبكات العصبية باستخدام Gradient Descent لتحسين الأوزان. يتم استخدام التكاثر العكسي عند كل تكرار لحساب مشتق دالة الخسارة بالإشارة إلى كل قيمة وزن وطرحها من ذلك الوزن. يقرر معدل التعلم مدى السرعة أو البطء الذي تريد تحديث قيم (معلمة) الوزن الخاصة بالنموذج.

يتكون نموذج التعلم العميق من المكونات التالية:

• اللوحة الأم - عادة ما تعتمد مجموعة شرائح اللوحة الأم للنموذج على ممرات PCI-e.
• المعالجات - يجب تحديد وحدة معالجة الرسومات (GPU) المطلوبة للتعلم العميق وفقًا لعدد النوى وتكلفة المعالج.
• ذاكرة الوصول العشوائي ( RAM ) - هذه هي الذاكرة الفعلية والتخزين. نظرًا لأن خوارزميات التعلم العميق تتطلب استخدامًا أكبر لوحدة المعالجة المركزية ومساحة تخزين ، يجب أن تكون ذاكرة الوصول العشوائي ضخمة.
• PSU - مع زيادة متطلبات الذاكرة ، يصبح من الضروري استخدام PSU كبير يمكنه التعامل مع وظائف التعلم العميق الضخمة والمعقدة.

احصل على تدريب على التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

3. العمارة

تتضمن بنية الشبكة العصبية ما يلي:

• شبكات التغذية العصبية الأمامية - هذا هو النوع الأكثر شيوعًا من بنية الشبكة العصبية حيث تكون الطبقة الأولى هي طبقة الإدخال ، والطبقة النهائية هي طبقة الإخراج. جميع الطبقات الوسيطة هي طبقات مخفية.
• الشبكات العصبية المتكررة - بنية الشبكة هذه عبارة عن سلسلة من الشبكات العصبية الاصطناعية حيث تقوم الاتصالات بين العقد بعمل رسم بياني موجه على طول تسلسل زمني. ومن ثم ، فإن هذا النوع من الشبكات يصور السلوك الديناميكي الزمني.
• الشبكات العصبية المتصلة بشكل متماثل - تشبه الشبكات العصبية المتكررة مع الاختلاف الوحيد هو أنه في الشبكات العصبية المتصلة بشكل متماثل ، تكون الاتصالات بين الوحدات متماثلة (لها نفس قيم الوزن في كلا الاتجاهين).

تتضمن بنية نموذج التعلم العميق ما يلي:

• شبكات مدربة مسبقًا غير خاضعة للإشراف - كما يوحي الاسم ، لا تحتاج هذه البنية إلى تدريب رسمي نظرًا لأنها مدربة مسبقًا على التجارب السابقة. وتشمل هذه أجهزة التشفير الآلي وشبكات الاعتقاد العميق وشبكات الخصومة التوليدية.
• الشبكات العصبية التلافيفية - هذه خوارزمية التعلم العميق التي يمكن أن تأخذ صورة إدخال ، وتعيين الأهمية (الأوزان والتحيزات القابلة للتعلم) لكائنات مختلفة في الصورة ، وكذلك التمييز بين هذه الكائنات.
• الشبكات العصبية المتكررة - تشير الشبكات العصبية المتكررة إلى نوع معين من الشبكات العصبية الاصطناعية التي تضيف أوزانًا إضافية إلى الشبكة لإنشاء دورات في الرسم البياني للشبكة وذلك للحفاظ على الحالة الداخلية.
• الشبكات العصبية العودية - هذا هو نوع من الشبكات العصبية العميقة التي يتم إنشاؤها عن طريق تطبيق نفس مجموعة الأوزان بشكل متكرر على مدخلات منظمة ، لإنتاج تنبؤ منظم فوق أو توقع قياسي على هياكل إدخال متغيرة الحجم عن طريق تمرير بنية طوبولوجية.

خاتمة

نظرًا لأن التعلم العميق والشبكات العصبية متشابكان بشدة ، فمن الصعب التمييز بينهما على مستوى السطح. ومع ذلك ، فقد فهمت الآن أن هناك فرقًا كبيرًا بين التعلم العميق والشبكات العصبية.

بينما تستخدم الشبكات العصبية الخلايا العصبية لنقل البيانات في شكل قيم إدخال وقيم مخرجات من خلال الاتصالات ، يرتبط التعلم العميق بتحويل واستخراج الميزة التي تحاول إنشاء علاقة بين المنبهات والاستجابات العصبية المرتبطة الموجودة في الدماغ.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم العميق والذكاء الاصطناعي ، فراجع برنامجنا التنفيذي PG في برنامج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين وأكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم.