ディープラーニングとニューラルネットワーク：ディープラーニングとニューラルネットワークの違い

人工知能と機械学習は、1950年代後半の構想以来、長い道のりを歩んできました。 今日、これらの技術は非常に洗練され、高度になっています。 ただし、データサイエンスの分野での技術の進歩は歓迎すべきことですが、一般の人の理解を超えた多くの用語が生み出されています。

実際、AIやMLのような破壊的技術を活用している多くの企業でさえ、多くの技術用語を区別することはできません。

データサイエンスによってもたらされた新しい用語に関する混乱の主な原因は、データサイエンスの概念が互いに深く絡み合っているためです。これらは、多くの面で相互に関連しています。

そのため、「人工知能」、「機械学習」、「ディープラーニング」という用語を同じ意味で使用して、周囲の人々の声をよく耳にします。 ただし、概念の類似性にもかかわらず、これらのテクノロジーは独自の方法でユニークです。

今日は、データサイエンスであまり注目されていない問題の1つであるディープラーニングとニューラルネットワークの議論について説明します。

ディープラーニングとニューラルネットワークの議論に深く踏み込む前に、これらの概念が個別に何を意味するのかを理解する必要があります。

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングまたは階層型学習は、人工知能の機械学習のサブセットであり、人間の脳のデータ処理機能を模倣し、脳が意思決定に使用するのと同様のパターンを作成できます。 タスクベースのアルゴリズムとは異なり、ディープラーニングシステムはデータ表現から学習します。非構造化データまたはラベルなしデータから学習できます。

ディープニューラルネットワーク、信念ネットワーク、リカレントニューラルネットワークなどのディープラーニングアーキテクチャ、および畳み込みニューラルネットワークは、コンピュータービジョン、音声/音声認識、機械翻訳、ソーシャルネットワークフィルタリング、バイオインフォマティクス、ドラッグデザインなどの分野でアプリケーションを見つけました。 。

ニューラルネットワークとは何ですか？

ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルにしたさまざまなアルゴリズムで構成されています。 これらのアルゴリズムは、機械知覚を介して感覚データを解釈し、生データにラベルを付けるかクラスター化することができます。 これらは、すべての実世界のデータ（画像、音声、テキスト、時系列など）を変換する必要があるベクトルに含まれる数値パターンを認識するように設計されています。

基本的に、ニューラルネットワークの主なタスクは、生データをクラスター化して分類することです。入力データにある類似性に基づいてラベルなしデータをグループ化し、ラベル付きトレーニングデータセットに基づいてデータを分類します。 ニューラルネットワークは、変化する入力に自動的に適応できます。 したがって、可能な限り最良の結果を生成するために、入力が変更されるたびに出力基準を再設計する必要はありません。

ディープラーニングとニューラルネットワーク

ディープラーニングはそのアーキテクチャ内にニューラルネットワークを組み込んでいますが、ディープラーニングとニューラルネットワークには大きな違いがあります。 ここでは、ディープラーニングとニューラルネットワークの3つの主要な違いに光を当てます。

1.定義

ニューラルネットワーク– MLアルゴリズムで構成される構造であり、人間の脳が意思決定を行うときと同じように、人工ニューロンがデータセット内の基礎となるパターンや接続を明らかにすることに焦点を当てたコア計算ユニットを作成します。

ディープラーニング–機械学習のブランチであり、特徴の変換と抽出のために複数のレイヤーで構成される一連の非線形処理ユニットを活用します。 MLプロセスを実行する人工ニューラルネットワークのいくつかの層があります。 ニューラルネットワークの第1層は、生データ入力を処理し、その情報を第2層に渡します。 ディープラーニングのキャリアパス：魅力的な仕事の役割

2つ目は、追加情報（たとえば、ユーザーのIPアドレス）を追加してその情報をさらに処理し、次のレイヤーに渡します。 このプロセスは、目的の結果が得られるまで、ディープラーニングネットワークのすべてのレイヤーで継続されます。

2.構造

ニューラルネットワークは、次のコンポーネントで構成されています。

• ニューロン–ニューロンは、生物学的ニューロンの機能を模倣するように設計された数学関数です。 データ入力の加重平均を計算し、情報を非線形関数、別名活性化関数（たとえば、シグモイド）に渡します。
• 接続と重み–名前が示すように、接続は、ある層のニューロンを同じ層または別の層の別のニューロンに接続します。 各接続には、重み値がリンクされています。 ここで、重みはユニット間の接続の強さを表します。 目的は、重み値を減らして損失（エラー）の可能性を減らすことです。
• 伝播関数–ニューラルネットワークでは2つの伝播関数が機能します。「予測値」を提供する順方向伝播と「エラー値」を提供する後方伝播です。
• 学習率–ニューラルネットワークは、重みを最適化するために最急降下法を使用してトレーニングされます。 バックプロパゲーションは、各反復で使用され、各重み値を参照して損失関数の導関数を計算し、その重みから減算します。 学習率は、モデルの重み（パラメーター）値を更新する速度を決定します。

ディープラーニングモデルは、次のコンポーネントで構成されています。

• マザーボード–モデルのマザーボードチップセットは通常、PCI-eレーンに基づいています。
• プロセッサー–ディープラーニングに必要なGPUは、コアの数とプロセッサーのコストに応じて決定する必要があります。
• RAM –これは物理メモリとストレージです。 ディープラーニングアルゴリズムはより多くのCPU使用率とストレージ領域を必要とするため、RAMは巨大でなければなりません。
• PSU –メモリ需要が増加するにつれて、大規模で複雑なディープラーニング機能を処理できる大規模なPSUを採用することが重要になります。

世界のトップ大学からオンラインで機械学習トレーニングを受講してください。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

3.アーキテクチャ

ニューラルネットワークのアーキテクチャには次のものが含まれます。

• フィードフォワードニューラルネットワーク–これは最も一般的な種類のニューラルネットワークアーキテクチャであり、最初の層が入力層であり、最後の層が出力層です。 すべての中間レイヤーは非表示レイヤーです。
• リカレントニューラルネットワーク–このネットワークアーキテクチャは、ノード間の接続が時系列に沿って有向グラフを作成する一連の人工ニューラルネットワークです。 したがって、このタイプのネットワークは、時間的な動的な動作を表します。
• 対称的に接続されたニューラルネットワーク–これらはリカレントニューラルネットワークに似ていますが、唯一の違いは、対称的に接続されたニューラルネットワークでは、ユニット間の接続が対称的です（両方向で同じ重み値を持ちます）。

ディープラーニングモデルのアーキテクチャには、次のものが含まれます。

• 教師なし事前トレーニング済みネットワーク–名前が示すように、このアーキテクチャは過去の経験に基づいて事前トレーニングされているため、正式なトレーニングは必要ありません。 これらには、オートエンコーダ、ディープビリーフネットワーク、および生成的敵対的ネットワークが含まれます。
• 畳み込みニューラルネットワーク–これは、入力画像を取り込み、画像内のさまざまなオブジェクトに重要度（学習可能な重みとバイアス）を割り当て、それらのオブジェクトを区別できるディープラーニングアルゴリズムです。
• リカレントニューラルネットワーク–リカレントニューラルネットワークは、ネットワークに重みを追加してネットワークグラフにサイクルを作成し、内部状態を維持する特定の種類の人工ニューラルネットワークを指します。
• 再帰型ニューラルネットワーク–これは、構造化入力に同じ重みのセットを再帰的に適用して、トポロジ構造を渡すことにより、可変サイズの入力構造に構造化予測またはスカラー予測を生成することによって作成される一種のディープニューラルネットワークです。

結論

ディープラーニングとニューラルネットワークは非常に深く絡み合っているため、表面レベルでそれらを区別することは困難です。 ただし、これまでに、ディープラーニングとニューラルネットワークには大きな違いがあることを理解しました。

ニューラルネットワークはニューロンを使用して、接続を介して入力値と出力値の形式でデータを送信しますが、ディープラーニングは、刺激と脳に存在する関連する神経応答との関係を確立しようとする特徴の変換と抽出に関連しています。

ディープラーニングと人工知能について詳しく知りたい場合は、機械学習とAIプログラムのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。このプログラムは、働く専門家と450時間以上のリゴロシテウストレーニング向けに設計されています。