Deep Learning vs Neural Networks: Perbedaan Antara Deep Learning dan Neural Network

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah berkembang jauh sejak konsepsi mereka di akhir 1950-an. Saat ini, teknologi ini telah menjadi sangat canggih dan canggih. Namun, sementara kemajuan teknologi dalam domain Ilmu Data disambut baik, itu telah menghasilkan banyak terminologi yang berada di luar pemahaman orang biasa.

Faktanya, bahkan banyak bisnis yang memanfaatkan teknologi yang mengganggu seperti AI dan ML tidak dapat membedakan banyak terminologi teknologi.

Penyebab utama kebingungan seputar terminologi baru yang dibawa oleh Ilmu Data adalah karena konsep Ilmu Data sangat terkait satu sama lain - mereka saling terkait dalam banyak aspek.

Itulah mengapa kita sering mendengar dan melihat orang-orang di sekitar kita menggunakan istilah “Artificial Intelligence”, “Machine Learning” dan “Deep Learning” secara bergantian. Namun, terlepas dari kesamaan konseptual, teknologi ini unik dengan caranya sendiri.

Hari ini, kami akan membahas salah satu hal yang kurang disorot dalam Ilmu Data – debat Deep Learning vs Neural Network.

Sebelum kita menjelajah jauh ke dalam debat Deep Learning vs Neural Network, kita harus memahami apa arti konsep-konsep ini secara individual.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Deep Learning atau Hierarchical Learning adalah bagian dari Machine Learning dalam Artificial Intelligence yang dapat meniru fungsi pemrosesan data otak manusia dan membuat pola serupa yang digunakan otak untuk pengambilan keputusan. Berlawanan dengan algoritme berbasis tugas, sistem Deep Learning belajar dari representasi data – mereka dapat belajar dari data yang tidak terstruktur atau tidak berlabel.

Arsitektur Deep Learning seperti jaringan saraf dalam, jaringan kepercayaan, dan jaringan saraf berulang, dan jaringan saraf convolutional telah menemukan aplikasi di bidang visi komputer, pengenalan audio/ucapan, terjemahan mesin, penyaringan jaringan sosial, bioinformatika, desain obat, dan banyak lagi. .

Apa itu Jaringan Saraf Tiruan?

Sebuah Neural Networks terbuat dari bermacam-macam algoritma yang dimodelkan pada otak manusia. Algoritme ini dapat menginterpretasikan data sensorik melalui persepsi mesin dan memberi label atau mengelompokkan data mentah. Mereka dirancang untuk mengenali pola numerik yang terkandung dalam vektor di mana semua data dunia nyata (gambar, suara, teks, deret waktu, dll.) harus diterjemahkan.

Pada dasarnya, tugas utama Jaringan Syaraf Tiruan adalah mengelompokkan dan mengklasifikasikan data mentah – mereka mengelompokkan data yang tidak berlabel berdasarkan kesamaan yang ditemukan dalam data input dan kemudian mengklasifikasikan data berdasarkan kumpulan data pelatihan berlabel. Neural Networks dapat secara otomatis beradaptasi dengan perubahan input. Jadi, Anda tidak perlu mendesain ulang kriteria output setiap kali input berubah untuk menghasilkan hasil terbaik.

Pembelajaran Mendalam vs Jaringan Syaraf

Sementara Deep Learning menggabungkan Neural Networks dalam arsitekturnya, ada perbedaan mencolok antara Deep Learning dan Neural Networks. Di sini kami akan menjelaskan tiga poin utama perbedaan antara Deep Learning dan Neural Networks.

1. Definisi

Neural Networks – Ini adalah struktur yang terdiri dari algoritma ML di mana neuron buatan membuat unit komputasi inti yang berfokus pada mengungkap pola atau koneksi yang mendasarinya dalam kumpulan data, seperti yang dilakukan otak manusia saat membuat keputusan.

Deep Learning – Ini adalah cabang dari Machine Learning yang memanfaatkan serangkaian unit pemrosesan nonlinier yang terdiri dari beberapa lapisan untuk transformasi dan ekstraksi fitur. Ini memiliki beberapa lapisan jaringan saraf tiruan yang melakukan proses ML. Lapisan pertama jaringan saraf memproses input data mentah dan meneruskan informasi ke lapisan kedua. Jalur Karir Pembelajaran Mendalam: Peran Pekerjaan Paling Menarik

Yang kedua kemudian memproses informasi itu lebih lanjut dengan menambahkan informasi tambahan (misalnya, alamat IP pengguna) dan meneruskannya ke lapisan berikutnya. Proses ini berlanjut di semua lapisan jaringan Deep Learning hingga hasil yang diinginkan tercapai.

2. Struktur

Sebuah Neural Network terdiri dari komponen-komponen berikut:

• Neuron – Neuron adalah fungsi matematika yang dirancang untuk meniru fungsi neuron biologis. Ini menghitung rata-rata tertimbang dari input data dan meneruskan informasi melalui fungsi nonlinier, alias Fungsi aktivasi (misalnya, sigmoid).
• Koneksi dan bobot – Seperti namanya, koneksi menghubungkan neuron dalam satu lapisan ke neuron lain di lapisan yang sama atau lapisan lain. Setiap koneksi memiliki nilai bobot yang terkait dengannya. Di sini, bobot mewakili kekuatan koneksi antar unit. Tujuannya adalah untuk mengurangi nilai bobot untuk mengurangi kemungkinan kerugian (error).
• Fungsi propagasi – Dua fungsi propagasi bekerja di Neural Network: propagasi maju yang memberikan “nilai prediksi” dan propagasi mundur yang memberikan “nilai kesalahan.”
• Tingkat pembelajaran – Jaringan Saraf Tiruan dilatih menggunakan Gradient Descent untuk mengoptimalkan bobot. Back-propagation digunakan pada setiap iterasi untuk menghitung turunan dari fungsi loss yang mengacu pada setiap nilai bobot dan menguranginya dari bobot tersebut. Tingkat pembelajaran memutuskan seberapa cepat atau lambat Anda ingin memperbarui nilai bobot (parameter) model.

Model Deep Learning terdiri dari komponen-komponen berikut:

• Motherboard – Model chipset motherboard biasanya didasarkan pada jalur PCI-e.
• Prosesor – GPU yang diperlukan untuk Deep Learning harus ditentukan sesuai dengan jumlah inti dan biaya prosesor.
• RAM – Ini adalah memori dan penyimpanan fisik. Karena algoritma Deep Learning menuntut penggunaan CPU dan area penyimpanan yang lebih besar, RAM harus besar.
• PSU – Seiring dengan meningkatnya kebutuhan memori, penggunaan PSU besar yang dapat menangani fungsi Deep Learning yang masif dan kompleks menjadi sangat penting.

Dapatkan Pelatihan Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

3. Arsitektur

Arsitektur Neural Network meliputi:

• Feed Forward Neural Networks – Ini adalah jenis arsitektur Neural Network yang paling umum di mana lapisan pertama adalah lapisan input, dan lapisan terakhir adalah lapisan output. Semua lapisan perantara adalah lapisan tersembunyi.
• Jaringan Saraf Berulang – Arsitektur jaringan ini adalah rangkaian jaringan saraf tiruan dimana koneksi antar node membuat grafik terarah sepanjang urutan temporal. Oleh karena itu, jenis jaringan ini menggambarkan perilaku dinamis temporal.
• Jaringan Saraf Tiruan Terhubung Secara Simetris – Ini mirip dengan jaringan saraf tiruan dengan satu-satunya perbedaan adalah bahwa dalam Jaringan Saraf Tiruan yang Terhubung Secara Simetris, koneksi antar unit bersifat simetris (mereka memiliki nilai bobot yang sama di kedua arah).

Arsitektur model Deep Learning meliputi:

• Unsupervised Pre-trained Networks – Seperti namanya, arsitektur ini tidak memerlukan pelatihan formal karena telah dilatih sebelumnya pada pengalaman masa lalu. Ini termasuk Autoencoder, Deep Belief Networks, dan Generative Adversarial Networks.
• Convolutional Neural Networks – Ini adalah algoritma Deep Learning yang dapat mengambil gambar input, menetapkan kepentingan (bobot dan bias yang dapat dipelajari) untuk objek yang berbeda dalam gambar, dan juga membedakan antara objek tersebut.
• Recurrent Neural Networks – Recurrent Neural Networks mengacu pada jenis tertentu dari jaringan syaraf tiruan yang menambahkan bobot tambahan ke jaringan untuk membuat siklus dalam grafik jaringan untuk mempertahankan keadaan internal.
• Recursive Neural Networks – Ini adalah jenis Deep Neural Network yang dibuat dengan menerapkan kumpulan bobot yang sama secara rekursif pada input terstruktur, untuk menghasilkan prediksi terstruktur atau prediksi skalar pada struktur input ukuran variabel dengan melewati struktur topologi.

Kesimpulan

Karena Deep Learning dan Neural Networks terjalin begitu dalam, sulit untuk membedakan mereka satu sama lain di tingkat permukaan. Namun, sekarang, Anda telah memahami bahwa ada perbedaan yang signifikan antara Deep Learning dan Neural Networks.

Sementara Neural Network menggunakan neuron untuk mengirimkan data dalam bentuk nilai input dan nilai output melalui koneksi, Deep Learning dikaitkan dengan transformasi dan ekstraksi fitur yang mencoba membangun hubungan antara rangsangan dan respons saraf terkait yang ada di otak.

Jika Anda tertarik untuk mengetahui lebih banyak tentang pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan, lihat Program PG Eksekutif kami dalam program Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan lebih dari 450 jam pelatihan rigorositeus.