Aprendizaje profundo frente a redes neuronales: diferencia entre aprendizaje profundo y redes neuronales

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han recorrido un largo camino desde su concepción a fines de la década de 1950. Hoy en día, estas tecnologías se han vuelto inmensamente sofisticadas y avanzadas. Sin embargo, si bien los avances tecnológicos en el dominio de la ciencia de datos son más que bienvenidos, ha generado una gran cantidad de terminologías que están más allá de la comprensión del hombre común.

De hecho, incluso muchas empresas que aprovechan tecnologías disruptivas como AI y ML no pueden distinguir muchas terminologías tecnológicas.

La principal causa de confusión en torno a las nuevas terminologías generadas por Data Science se debe a que los conceptos de Data Science están profundamente entrelazados entre sí: están interrelacionados en muchos aspectos.

Es por eso que a menudo escuchamos y vemos a las personas que nos rodean usar los términos "Inteligencia artificial", "Aprendizaje automático" y "Aprendizaje profundo" indistintamente. Sin embargo, a pesar de las similitudes conceptuales, estas tecnologías son únicas a su manera.

Hoy, abordaremos uno de los asuntos menos destacados en la ciencia de datos: el debate sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Antes de adentrarnos en el debate de Deep Learning vs Neural Network, debemos entender qué significan estos conceptos individualmente.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo o aprendizaje jerárquico es un subconjunto del aprendizaje automático en inteligencia artificial que puede imitar la función de procesamiento de datos del cerebro humano y crear patrones similares que el cerebro usa para la toma de decisiones. A diferencia de los algoritmos basados ​​en tareas, los sistemas de aprendizaje profundo aprenden de las representaciones de datos; pueden aprender de datos no estructurados o no etiquetados.

Las arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales profundas, las redes de creencias, las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales, han encontrado aplicaciones en el campo de la visión artificial, el reconocimiento de audio/voz, la traducción automática, el filtrado de redes sociales, la bioinformática, el diseño de fármacos y mucho más. .

¿Qué es una Red Neuronal?

Una red neuronal está hecha de una variedad de algoritmos que se modelan en el cerebro humano. Estos algoritmos pueden interpretar datos sensoriales a través de la percepción de la máquina y etiquetar o agrupar los datos sin procesar. Están diseñados para reconocer patrones numéricos que están contenidos en vectores dentro de los cuales se deben traducir todos los datos del mundo real (imágenes, sonido, texto, series temporales, etc.).

Esencialmente, la tarea principal de una red neuronal es agrupar y clasificar los datos sin procesar: agrupan los datos sin etiquetar en función de las similitudes encontradas en los datos de entrada y luego clasifican los datos en función del conjunto de datos de entrenamiento etiquetado. Las redes neuronales pueden adaptarse automáticamente a los cambios de entrada. Por lo tanto, no necesita rediseñar los criterios de salida cada vez que cambia la entrada para generar el mejor resultado posible.

Aprendizaje Profundo vs Red Neuronal

Si bien el aprendizaje profundo incorpora redes neuronales dentro de su arquitectura, existe una gran diferencia entre el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Aquí arrojaremos luz sobre los tres principales puntos de diferencia entre el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

1. Definición

Redes neuronales: es una estructura que consiste en algoritmos ML en los que las neuronas artificiales forman la unidad computacional central que se enfoca en descubrir los patrones o conexiones subyacentes dentro de un conjunto de datos, tal como lo hace el cerebro humano al tomar decisiones.

Aprendizaje profundo: es una rama del aprendizaje automático que aprovecha una serie de unidades de procesamiento no lineales que comprenden múltiples capas para la transformación y extracción de funciones. Tiene varias capas de redes neuronales artificiales que llevan a cabo el proceso de ML. La primera capa de la red neuronal procesa la entrada de datos sin procesar y pasa la información a la segunda capa. Trayectoria profesional de aprendizaje profundo: los principales roles de trabajo fascinantes

El segundo luego procesa esa información agregando información adicional (por ejemplo, la dirección IP del usuario) y la pasa a la siguiente capa. Este proceso continúa en todas las capas de la red de aprendizaje profundo hasta que se logra el resultado deseado.

2. Estructura

Una red neuronal consta de los siguientes componentes:

• Neuronas : una neurona es una función matemática diseñada para imitar el funcionamiento de una neurona biológica. Calcula el promedio ponderado de la entrada de datos y pasa la información a través de una función no lineal, también conocida como la función de activación (por ejemplo, el sigmoide).
• Conexión y pesos : como sugiere el nombre, las conexiones conectan una neurona en una capa con otra neurona en la misma capa o en otra capa. Cada conexión tiene un valor de peso vinculado a ella. Aquí, un peso representa la fuerza de la conexión entre las unidades. El objetivo es reducir el valor del peso para disminuir las posibilidades de pérdida (error).
• Función de propagación : dos funciones de propagación funcionan en una red neuronal: la propagación hacia adelante que entrega el "valor predicho" y la propagación hacia atrás que entrega el "valor de error".
• Tasa de aprendizaje : las redes neuronales se entrenan utilizando Gradient Descent para optimizar los pesos. La retropropagación se usa en cada iteración para calcular la derivada de la función de pérdida en referencia a cada valor de peso y restarlo de ese peso. La tasa de aprendizaje decide qué tan rápido o lento desea actualizar los valores de peso (parámetro) del modelo.

Un modelo de aprendizaje profundo consta de los siguientes componentes:

• Placa base: el conjunto de chips de la placa base del modelo generalmente se basa en carriles PCI-e.
• Procesadores : la GPU requerida para Deep Learning debe determinarse de acuerdo con la cantidad de núcleos y el costo del procesador.
• RAM : esta es la memoria física y el almacenamiento. Dado que los algoritmos de aprendizaje profundo exigen un mayor uso de la CPU y un área de almacenamiento, la memoria RAM debe ser enorme.
• Fuente de alimentación: a medida que aumentan las demandas de memoria, se vuelve crucial emplear una fuente de alimentación grande que pueda manejar funciones de aprendizaje profundo masivas y complejas.

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3. Arquitectura

La arquitectura de una Red Neuronal incluye:

• Feed Forward Neural Networks : este es el tipo más común de arquitectura de red neuronal en la que la primera capa es la capa de entrada y la capa final es la capa de salida. Todas las capas intermedias son capas ocultas.
• Redes neuronales recurrentes : esta arquitectura de red es una serie de redes neuronales artificiales en las que las conexiones entre los nodos forman un gráfico dirigido a lo largo de una secuencia temporal. Por lo tanto, este tipo de red representa un comportamiento dinámico temporal.
• Redes neuronales conectadas simétricamente : son similares a las redes neuronales recurrentes, con la única diferencia de que en las redes neuronales conectadas simétricamente, las conexiones entre las unidades son simétricas (tienen los mismos valores de peso en ambas direcciones).

La arquitectura de un modelo de Deep Learning incluye:

• Redes preentrenadas no supervisadas : como sugiere el nombre, esta arquitectura no necesita capacitación formal, ya que está preentrenada en experiencias pasadas. Estos incluyen codificadores automáticos, redes de creencias profundas y redes antagónicas generativas.
• Redes neuronales convolucionales : este es un algoritmo de aprendizaje profundo que puede tomar una imagen de entrada, asignar importancia (pesos y sesgos aprendibles) a diferentes objetos en la imagen y también diferenciar entre esos objetos.
• Redes neuronales recurrentes: las redes neuronales recurrentes se refieren a un tipo específico de red neuronal artificial que agrega pesos adicionales a la red para crear ciclos en el gráfico de la red a fin de mantener un estado interno.
• Redes neuronales recursivas : este es un tipo de red neuronal profunda que se crea aplicando el mismo conjunto de pesos recursivamente sobre una entrada estructurada, para producir una predicción estructurada o una predicción escalar sobre estructuras de entrada de tamaño variable al pasar una estructura topológica.

Conclusión

Dado que el aprendizaje profundo y las redes neuronales están tan profundamente entrelazados, es difícil distinguirlos a nivel superficial. Sin embargo, a estas alturas ya habrá entendido que existe una diferencia significativa entre el aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Mientras que las redes neuronales usan neuronas para transmitir datos en forma de valores de entrada y valores de salida a través de conexiones, el aprendizaje profundo se asocia con la transformación y extracción de características que intentan establecer una relación entre los estímulos y las respuestas neuronales asociadas presentes en el cerebro.

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