Deep Learning vs reti neurali: differenza tra deep learning e reti neurali

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno fatto molta strada dalla loro concezione alla fine degli anni '50. Oggi, queste tecnologie sono diventate immensamente sofisticate e avanzate. Tuttavia, mentre i progressi tecnologici nel dominio della scienza dei dati sono più che benvenuti, ha prodotto una serie di terminologie che vanno oltre la comprensione dell'uomo comune.

In effetti, anche molte aziende che sfruttano tecnologie dirompenti come AI e ML non possono distinguere molte terminologie tecnologiche.

La principale causa di confusione intorno alle nuove terminologie introdotte da Data Science è perché i concetti di Data Science sono profondamente intrecciati tra loro: sono interconnessi in molti aspetti.

Ecco perché spesso sentiamo e vediamo le persone intorno a noi usare i termini "Intelligenza artificiale", "Apprendimento automatico" e "Apprendimento profondo" in modo intercambiabile. Tuttavia, nonostante le somiglianze concettuali, queste tecnologie sono uniche a modo loro.

Oggi affronteremo una delle questioni meno evidenziate nella scienza dei dati: il dibattito tra apprendimento profondo e rete neurale.

Prima di addentrarci nel dibattito Deep Learning vs Neural Network, dobbiamo capire cosa significano individualmente questi concetti.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Deep Learning o Hierarchical Learning è un sottoinsieme di Machine Learning nell'intelligenza artificiale che può imitare la funzione di elaborazione dei dati del cervello umano e creare modelli simili utilizzati dal cervello per il processo decisionale. Contrariamente agli algoritmi basati su attività, i sistemi di Deep Learning apprendono dalle rappresentazioni dei dati: possono apprendere da dati non strutturati o senza etichetta.

Le architetture di deep learning come le reti neurali profonde, le reti di credenze e le reti neurali ricorrenti e le reti neurali convoluzionali hanno trovato applicazioni nel campo della visione artificiale, del riconoscimento vocale/audio, della traduzione automatica, del filtraggio dei social network, della bioinformatica, della progettazione di farmaci e molto altro ancora .

Cos'è una rete neurale?

Una rete neurale è composta da un assortimento di algoritmi modellati sul cervello umano. Questi algoritmi possono interpretare i dati sensoriali tramite la percezione della macchina ed etichettare o raggruppare i dati grezzi. Sono progettati per riconoscere i modelli numerici contenuti nei vettori all'interno dei quali devono essere tradotti tutti i dati del mondo reale (immagini, suoni, testo, serie temporali, ecc.).

In sostanza, il compito principale di una rete neurale è raggruppare e classificare i dati grezzi: raggruppano i dati senza etichetta in base alle somiglianze trovate nei dati di input e quindi classificano i dati in base al set di dati di addestramento etichettato. Le reti neurali possono adattarsi automaticamente al cambiamento di input. Pertanto, non è necessario riprogettare i criteri di output ogni volta che l'input cambia per generare il miglior risultato possibile.

Apprendimento profondo vs rete neurale

Sebbene l'apprendimento profondo incorpori le reti neurali all'interno della sua architettura, c'è una netta differenza tra l'apprendimento profondo e le reti neurali. Qui faremo luce sui tre principali punti di differenza tra Deep Learning e Reti Neurali.

1. Definizione

Reti neurali – È una struttura composta da algoritmi ML in cui i neuroni artificiali costituiscono l'unità computazionale centrale che si concentra sulla scoperta dei modelli o delle connessioni sottostanti all'interno di un set di dati, proprio come fa il cervello umano durante il processo decisionale.

Deep Learning: è una branca del Machine Learning che sfrutta una serie di unità di elaborazione non lineari comprendenti più livelli per la trasformazione e l'estrazione delle funzionalità. Ha diversi livelli di reti neurali artificiali che eseguono il processo ML. Il primo strato della rete neurale elabora l'input di dati grezzi e passa le informazioni al secondo strato. Percorso professionale di apprendimento profondo: ruoli di lavoro affascinanti

Il secondo in seguito elabora ulteriormente tali informazioni aggiungendo informazioni aggiuntive (ad esempio, l'indirizzo IP dell'utente) e le passa al livello successivo. Questo processo continua in tutti i livelli della rete di Deep Learning fino al raggiungimento del risultato desiderato.

2. Struttura

Una rete neurale è composta dai seguenti componenti:

• Neuroni – Un neurone è una funzione matematica progettata per imitare il funzionamento di un neurone biologico. Calcola la media ponderata dei dati immessi e passa le informazioni attraverso una funzione non lineare, nota anche come la funzione di attivazione (ad esempio, il sigmoide).
• Connessione e pesi – Come suggerisce il nome, le connessioni collegano un neurone in uno strato a un altro neurone nello stesso strato o in un altro strato. Ad ogni connessione è associato un valore di peso. Qui, un peso rappresenta la forza della connessione tra le unità. L'obiettivo è ridurre il valore del peso per diminuire le possibilità di perdita (errore).
• Funzione di propagazione : due funzioni di propagazione funzionano in una rete neurale: la propagazione in avanti che fornisce il "valore previsto" e la propagazione all'indietro che fornisce il "valore di errore".
• Tasso di apprendimento : le reti neurali vengono addestrate utilizzando la discesa graduale per ottimizzare i pesi. La back-propagation viene utilizzata ad ogni iterazione per calcolare la derivata della funzione di perdita in riferimento a ciascun valore di peso e sottrarla da quel peso. Il tasso di apprendimento decide quanto velocemente o lentamente vuoi aggiornare i valori di peso (parametro) del modello.

Un modello di Deep Learning è costituito dai seguenti componenti:

• Scheda madre – Il chipset della scheda madre del modello è solitamente basato su corsie PCI-e.
• Processori : la GPU richiesta per il Deep Learning deve essere determinata in base al numero di core e al costo del processore.
• RAM – Questa è la memoria fisica e l'archiviazione. Poiché gli algoritmi di Deep Learning richiedono un maggiore utilizzo della CPU e un'area di archiviazione maggiore, la RAM deve essere enorme.
• PSU – Con l'aumento delle richieste di memoria, diventa fondamentale impiegare un alimentatore di grandi dimensioni in grado di gestire funzioni di Deep Learning massicce e complesse.

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3. Architettura

L'architettura di una rete neurale comprende:

• Reti neurali feed forward : questo è il tipo più comune di architettura di rete neurale in cui il primo livello è il livello di input e lo strato finale è il livello di output. Tutti i livelli intermedi sono livelli nascosti.
• Reti neurali ricorrenti – Questa architettura di rete è una serie di reti neurali artificiali in cui le connessioni tra i nodi formano un grafico diretto lungo una sequenza temporale. Quindi, questo tipo di rete rappresenta il comportamento dinamico temporale.
• Reti neurali connesse in modo simmetrico : sono simili alle reti neurali ricorrenti con l'unica differenza che nelle reti neurali connesse in modo simmetrico, le connessioni tra le unità sono simmetriche (hanno gli stessi valori di peso in entrambe le direzioni).

L'architettura di un modello di Deep Learning include:

• Reti pre-addestrate non supervisionate – Come suggerisce il nome, questa architettura non necessita di formazione formale poiché è pre-addestrata su esperienze passate. Questi includono Autoencoder, Deep Belief Networks e Generative Adversarial Networks.
• Reti neurali convoluzionali : si tratta di un algoritmo di apprendimento profondo che può acquisire un'immagine di input, assegnare importanza (pesi e pregiudizi apprendibili) a diversi oggetti nell'immagine e anche distinguere tra quegli oggetti.
• Reti neurali ricorrenti : le reti neurali ricorrenti si riferiscono a un tipo specifico di rete neurale artificiale che aggiunge pesi aggiuntivi alla rete per creare cicli nel grafico della rete in modo da mantenere uno stato interno.
• Reti neurali ricorsive – Questo è un tipo di rete neurale profonda che viene creata applicando lo stesso insieme di pesi in modo ricorsivo su un input strutturato, per produrre una previsione strutturata o una previsione scalare su strutture di input di dimensioni variabili passando una struttura topologica.

Conclusione

Poiché il Deep Learning e le reti neurali sono così profondamente intrecciati, è difficile distinguerli l'uno dall'altro a livello superficiale. Tuttavia, ormai, hai capito che c'è una differenza significativa tra Deep Learning e Reti Neurali.

Mentre le reti neurali utilizzano i neuroni per trasmettere dati sotto forma di valori di input e valori di output attraverso connessioni, il Deep Learning è associato alla trasformazione e all'estrazione di funzionalità che tenta di stabilire una relazione tra gli stimoli e le risposte neurali associate presenti nel cervello.

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