Apprentissage en profondeur vs réseaux de neurones : différence entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont parcouru un long chemin depuis leur conception à la fin des années 1950. Aujourd'hui, ces technologies sont devenues immensément sophistiquées et avancées. Cependant, bien que les avancées technologiques dans le domaine de la science des données soient plus que bienvenues, elles ont donné naissance à une multitude de terminologies qui dépassent la compréhension de l'homme ordinaire.

En fait, même de nombreuses entreprises tirant parti de technologies perturbatrices telles que l'IA et le ML ne peuvent pas distinguer de nombreuses terminologies technologiques.

La principale cause de confusion autour des nouvelles terminologies apportées par la science des données est que les concepts de la science des données sont profondément liés les uns aux autres - ils sont interdépendants à bien des égards.

C'est pourquoi nous entendons et voyons souvent les gens autour de nous utiliser les termes « intelligence artificielle », « apprentissage automatique » et « apprentissage profond » de manière interchangeable. Cependant, malgré les similitudes conceptuelles, ces technologies sont uniques à leur manière.

Aujourd'hui, nous aborderons l'un des sujets les moins mis en évidence dans la science des données - le débat Deep Learning vs Neural Network.

Avant de nous aventurer profondément dans le débat Deep Learning vs Neural Network, nous devons comprendre ce que ces concepts signifient individuellement.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

L'apprentissage en profondeur ou l'apprentissage hiérarchique est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique dans l'intelligence artificielle qui peut imiter la fonction de traitement des données du cerveau humain et créer des modèles similaires que le cerveau utilise pour la prise de décision. Contrairement aux algorithmes basés sur les tâches, les systèmes d'apprentissage en profondeur apprennent à partir des représentations de données - ils peuvent apprendre à partir de données non structurées ou non étiquetées.

Les architectures d'apprentissage en profondeur telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux de croyances, les réseaux de neurones récurrents et les réseaux de neurones convolutifs ont trouvé des applications dans le domaine de la vision par ordinateur, de la reconnaissance audio/vocale, de la traduction automatique, du filtrage des réseaux sociaux, de la bioinformatique, de la conception de médicaments et bien plus encore. .

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones est composé d'un assortiment d'algorithmes modélisés sur le cerveau humain. Ces algorithmes peuvent interpréter les données sensorielles via la perception de la machine et étiqueter ou regrouper les données brutes. Ils sont conçus pour reconnaître des modèles numériques contenus dans des vecteurs dans lesquels toutes les données du monde réel (images, son, texte, séries temporelles, etc.) doivent être traduites.

Essentiellement, la tâche principale d'un réseau de neurones est de regrouper et de classer les données brutes - ils regroupent les données non étiquetées en fonction des similitudes trouvées dans les données d'entrée, puis classent les données en fonction de l'ensemble de données d'apprentissage étiqueté. Les réseaux de neurones peuvent s'adapter automatiquement aux changements d'entrée. Ainsi, vous n'avez pas besoin de reconcevoir les critères de sortie chaque fois que l'entrée change pour générer le meilleur résultat possible.

Apprentissage en profondeur vs réseau de neurones

Alors que le Deep Learning intègre les réseaux de neurones dans son architecture, il existe une différence marquée entre le Deep Learning et les réseaux de neurones. Ici, nous allons faire la lumière sur les trois principaux points de différence entre Deep Learning et les réseaux de neurones.

1. Définition

Réseaux de neurones - Il s'agit d'une structure composée d'algorithmes ML dans laquelle les neurones artificiels constituent l'unité de calcul centrale qui se concentre sur la découverte des modèles ou des connexions sous-jacents au sein d'un ensemble de données, tout comme le fait le cerveau humain lors de la prise de décision.

Apprentissage en profondeur - Il s'agit d'une branche de l'apprentissage automatique qui exploite une série d'unités de traitement non linéaires comprenant plusieurs couches pour la transformation et l'extraction de caractéristiques. Il comporte plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels qui exécutent le processus de ML. La première couche du réseau neuronal traite l'entrée de données brutes et transmet les informations à la deuxième couche. Cheminement de carrière en apprentissage en profondeur : les postes les plus fascinants

La seconde plus tard traite ensuite ces informations en ajoutant des informations supplémentaires (par exemple, l'adresse IP de l'utilisateur) et les transmet à la couche suivante. Ce processus se poursuit dans toutes les couches du réseau Deep Learning jusqu'à ce que le résultat souhaité soit atteint.

2.Structure

Un réseau de neurones se compose des composants suivants :

• Neurones – Un neurone est une fonction mathématique conçue pour imiter le fonctionnement d'un neurone biologique. Il calcule la moyenne pondérée des données d'entrée et transmet les informations via une fonction non linéaire, également appelée fonction d'activation (par exemple, la sigmoïde).
• Connexion et poids - Comme son nom l'indique, les connexions connectent un neurone d'une couche à un autre neurone de la même couche ou d'une autre couche. Chaque connexion a une valeur de poids qui lui est liée. Ici, un poids représente la force de la connexion entre les unités. Le but est de réduire la valeur du poids pour diminuer les possibilités de perte (erreur).
• Fonction de propagation - Deux fonctions de propagation fonctionnent dans un réseau de neurones : la propagation vers l'avant qui fournit la "valeur prédite" et la propagation vers l'arrière qui fournit la "valeur d'erreur".
• Taux d'apprentissage - Les réseaux de neurones sont formés à l'aide de Gradient Descent pour optimiser les poids. La rétropropagation est utilisée à chaque itération pour calculer la dérivée de la fonction de perte en référence à chaque valeur de poids et la soustraire de ce poids. Le taux d'apprentissage détermine la vitesse à laquelle vous souhaitez mettre à jour les valeurs de poids (paramètre) du modèle.

Un modèle de Deep Learning comprend les composants suivants :

• Carte mère - Le chipset de la carte mère du modèle est généralement basé sur des voies PCI-e.
• Processeurs – Le GPU requis pour Deep Learning doit être déterminé en fonction du nombre de cœurs et du coût du processeur.
• RAM - Il s'agit de la mémoire physique et du stockage. Étant donné que les algorithmes d'apprentissage en profondeur exigent une plus grande utilisation du processeur et une plus grande zone de stockage, la RAM doit être énorme.
• Bloc d' alimentation - À mesure que les demandes de mémoire augmentent, il devient crucial d'utiliser un grand bloc d'alimentation capable de gérer des fonctions d'apprentissage en profondeur massives et complexes.

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3. Architecture

L'architecture d'un réseau de neurones comprend :

• Feed Forward Neural Networks - Il s'agit du type d'architecture de réseau neuronal le plus courant dans lequel la première couche est la couche d'entrée et la dernière couche est la couche de sortie. Toutes les couches intermédiaires sont des couches masquées.
• Réseaux de neurones récurrents - Cette architecture de réseau est une série de réseaux de neurones artificiels dans lesquels les connexions entre les nœuds forment un graphe orienté le long d'une séquence temporelle. Par conséquent, ce type de réseau décrit un comportement dynamique temporel.
• Réseaux de neurones à connexion symétrique - Ils sont similaires aux réseaux de neurones récurrents, à la seule différence que dans les réseaux de neurones à connexion symétrique, les connexions entre les unités sont symétriques (elles ont les mêmes valeurs de poids dans les deux sens).

L'architecture d'un modèle de Deep Learning comprend :

• Réseaux pré-formés non supervisés - Comme son nom l'indique, cette architecture ne nécessite aucune formation formelle car elle est pré-formée sur les expériences passées. Il s'agit notamment des auto-encodeurs, des réseaux de croyances profondes et des réseaux antagonistes génératifs.
• Réseaux de neurones convolutifs - Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage en profondeur qui peut prendre une image d'entrée, attribuer une importance (poids et biais apprenables) à différents objets de l'image, et également différencier ces objets.
• Réseaux de neurones récurrents - Les réseaux de neurones récurrents font référence à un type spécifique de réseau de neurones artificiels qui ajoute des poids supplémentaires au réseau pour créer des cycles dans le graphe de réseau afin de maintenir un état interne.
• Réseaux de neurones récursifs - Il s'agit d'un type de réseau de neurones profonds qui est créé en appliquant le même ensemble de poids de manière récursive sur une entrée structurée, pour produire une prédiction structurée ou une prédiction scalaire sur des structures d'entrée de taille variable en passant une structure topologique.

Conclusion

Étant donné que l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones sont si étroitement liés, il est difficile de les distinguer les uns des autres au niveau de la surface. Cependant, vous avez maintenant compris qu'il existe une différence significative entre le Deep Learning et les réseaux de neurones.

Alors que les réseaux de neurones utilisent des neurones pour transmettre des données sous forme de valeurs d'entrée et de valeurs de sortie via des connexions, le Deep Learning est associé à la transformation et à l'extraction de caractéristiques qui tentent d'établir une relation entre les stimuli et les réponses neuronales associées présentes dans le cerveau.

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