Deep Learning vs Redes Neurais: Diferença entre Deep Learning e Redes Neurais

A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina percorreram um longo caminho desde sua concepção no final da década de 1950. Hoje, essas tecnologias tornaram-se imensamente sofisticadas e avançadas. No entanto, embora os avanços tecnológicos no domínio da Ciência de Dados sejam mais do que bem-vindos, eles trouxeram uma série de terminologias que estão além da compreensão do homem comum.

Na verdade, mesmo muitas empresas que utilizam tecnologias disruptivas como IA e ML não conseguem distinguir muitas terminologias tecnológicas.

A principal causa da confusão em torno das novas terminologias trazidas pela Data Science é porque os conceitos da Data Science estão profundamente entrelaçados uns com os outros – eles estão inter-relacionados em muitos aspectos.

É por isso que muitas vezes ouvimos e vemos as pessoas ao nosso redor usando os termos “Inteligência Artificial”, “Aprendizado de Máquina” e “Aprendizagem Profunda” alternadamente. No entanto, apesar das semelhanças conceituais, essas tecnologias são únicas à sua maneira.

Hoje, abordaremos um dos assuntos menos destacados em Data Science – o debate Deep Learning vs Neural Network.

Antes de nos aprofundarmos no debate Deep Learning vs Neural Network, devemos entender o que esses conceitos significam individualmente.

O que é Aprendizado Profundo?

Deep Learning ou Aprendizado Hierárquico é um subconjunto de Aprendizado de Máquina em Inteligência Artificial que pode imitar a função de processamento de dados do cérebro humano e criar padrões semelhantes ao cérebro usado para tomada de decisão. Ao contrário dos algoritmos baseados em tarefas, os sistemas de Deep Learning aprendem com representações de dados – eles podem aprender com dados não estruturados ou não rotulados.

Arquiteturas de Deep Learning, como redes neurais profundas, redes de crenças e redes neurais recorrentes, e redes neurais convolucionais encontraram aplicações no campo da visão computacional, reconhecimento de áudio/fala, tradução automática, filtragem de redes sociais, bioinformática, design de medicamentos e muito mais .

O que é uma rede neural?

Uma rede neural é feita de uma variedade de algoritmos que são modelados no cérebro humano. Esses algoritmos podem interpretar dados sensoriais por meio da percepção da máquina e rotular ou agrupar os dados brutos. Eles são projetados para reconhecer padrões numéricos contidos em vetores dentro dos quais todos os dados do mundo real (imagens, som, texto, séries temporais, etc.) devem ser traduzidos.

Essencialmente, a principal tarefa de uma Rede Neural é agrupar e classificar os dados brutos – eles agrupam os dados não rotulados com base nas semelhanças encontradas nos dados de entrada e, em seguida, classificam os dados com base no conjunto de dados de treinamento rotulado. As redes neurais podem se adaptar automaticamente às mudanças de entrada. Portanto, você não precisa reprojetar os critérios de saída toda vez que a entrada for alterada para gerar o melhor resultado possível.

Aprendizado profundo versus rede neural

Embora o Deep Learning incorpore Redes Neurais em sua arquitetura, há uma grande diferença entre Deep Learning e Redes Neurais. Aqui vamos esclarecer os três principais pontos de diferença entre Deep Learning e Redes Neurais.

1. Definição

Redes neurais – É uma estrutura que consiste em algoritmos de ML em que os neurônios artificiais formam a unidade computacional central que se concentra em descobrir os padrões ou conexões subjacentes em um conjunto de dados, assim como o cérebro humano faz durante a tomada de decisões.

Deep Learning – É um ramo do Machine Learning que aproveita uma série de unidades de processamento não lineares compostas por várias camadas para transformação e extração de recursos. Possui várias camadas de redes neurais artificiais que realizam o processo de ML. A primeira camada da rede neural processa a entrada de dados brutos e passa as informações para a segunda camada. Plano de Carreira de Aprendizado Profundo: Principais Funções de Trabalho Fascinantes

O segundo depois processa ainda mais essas informações adicionando informações adicionais (por exemplo, o endereço IP do usuário) e as passa para a próxima camada. Esse processo continua em todas as camadas da rede Deep Learning até que o resultado desejado seja alcançado.

2. Estrutura

Uma Rede Neural consiste nos seguintes componentes:

• Neurônios – Um neurônio é uma função matemática projetada para imitar o funcionamento de um neurônio biológico. Ele calcula a média ponderada da entrada de dados e passa as informações por meio de uma função não linear, também conhecida como função de ativação (por exemplo, a sigmóide).
• Conexão e pesos – Como o nome sugere, as conexões conectam um neurônio em uma camada a outro neurônio na mesma camada ou em outra camada. Cada conexão tem um valor de peso vinculado a ela. Aqui, um peso representa a força da conexão entre as unidades. O objetivo é reduzir o valor do peso para diminuir as possibilidades de perda (erro).
• Função de propagação – Duas funções de propagação funcionam em uma Rede Neural: propagação para frente que entrega o “valor previsto” e propagação para trás que entrega o “valor de erro”.
• Taxa de aprendizado – Redes neurais são treinadas usando Gradient Descent para otimizar os pesos. A retropropagação é usada em cada iteração para calcular a derivada da função de perda em referência a cada valor de peso e subtraí-lo desse peso. A taxa de aprendizado decide com que rapidez ou lentidão você deseja atualizar os valores de peso (parâmetro) do modelo.

Um modelo de Deep Learning consiste nos seguintes componentes:

• Placa -mãe – O chipset da placa-mãe do modelo geralmente é baseado em pistas PCI-e.
• Processadores – A GPU necessária para Deep Learning deve ser determinada de acordo com o número de núcleos e o custo do processador.
• RAM – Esta é a memória física e armazenamento. Como os algoritmos de Deep Learning exigem maior uso de CPU e área de armazenamento, a RAM deve ser enorme.
• PSU – À medida que as demandas de memória aumentam, torna-se crucial empregar uma grande PSU que possa lidar com funções de Deep Learning massivas e complexas.

Obtenha treinamento de aprendizado de máquina online das melhores universidades do mundo. Ganhe Masters, Executive PGP ou Advanced Certificate Programs para acelerar sua carreira.

3. Arquitetura

A arquitetura de uma Rede Neural inclui:

• Feed Forward Neural Networks – Este é o tipo mais comum de arquitetura de rede neural em que a primeira camada é a camada de entrada e a camada final é a camada de saída. Todas as camadas intermediárias são camadas ocultas.
• Redes Neurais Recorrentes – Esta arquitetura de rede é uma série de redes neurais artificiais em que as conexões entre os nós fazem um gráfico direcionado ao longo de uma sequência temporal. Assim, este tipo de rede retrata o comportamento dinâmico temporal.
• Redes Neurais Simetricamente Conectadas – São semelhantes às redes neurais recorrentes, com a única diferença de que nas Redes Neurais Simetricamente Conectadas, as conexões entre as unidades são simétricas (têm os mesmos valores de peso em ambas as direções).

A arquitetura de um modelo de Deep Learning inclui:

• Redes pré-treinadas não supervisionadas – Como o nome sugere, essa arquitetura não precisa de treinamento formal, pois é pré-treinada em experiências anteriores. Isso inclui Autoencoders, Deep Belief Networks e Generative Adversarial Networks.
• Redes neurais convolucionais – Este é um algoritmo de Deep Learning que pode receber uma imagem de entrada, atribuir importância (pesos e vieses aprendíveis) a diferentes objetos na imagem e também diferenciar esses objetos.
• Redes Neurais Recorrentes – Redes Neurais Recorrentes referem-se a um tipo específico de rede neural artificial que adiciona pesos adicionais à rede para criar ciclos no grafo da rede para manter um estado interno.
• Redes Neurais Recursivas – Este é um tipo de Rede Neural Profunda que é criada aplicando o mesmo conjunto de pesos recursivamente sobre uma entrada estruturada, para produzir uma previsão estruturada ou uma previsão escalar em estruturas de entrada de tamanho variável, passando uma estrutura topológica.

Conclusão

Como o Deep Learning e as Redes Neurais estão tão profundamente interligados, é difícil diferenciá-los no nível superficial. No entanto, até agora, você entendeu que há uma diferença significativa entre Deep Learning e Redes Neurais.

Enquanto as Redes Neurais usam neurônios para transmitir dados na forma de valores de entrada e valores de saída por meio de conexões, o Deep Learning está associado à transformação e extração de recursos que tentam estabelecer uma relação entre estímulos e respostas neurais associadas presentes no cérebro.

Se você estiver interessado em saber mais sobre deep learning e inteligência artificial, confira nosso programa Executive PG in Machine Learning & AI , projetado para profissionais que trabalham e mais de 450 horas de treinamento rigoroso.