Învățare profundă vs rețele neuronale: diferența dintre învățarea profundă și rețelele neuronale

Inteligența artificială și învățarea automată au parcurs un drum lung de la concepția lor la sfârșitul anilor 1950. Astăzi, aceste tehnologii au devenit extrem de sofisticate și avansate. Cu toate acestea, în timp ce progresele tehnologice în domeniul științei datelor sunt mai mult decât binevenite, a scos la iveală o mulțime de terminologii care sunt dincolo de înțelegerea omului obișnuit.

De fapt, chiar și multe companii care folosesc tehnologii disruptive precum AI și ML nu pot deosebi multe terminologii tehnologice.

Cauza principală a confuziei în jurul noilor terminologii aduse de Data Science este că conceptele Data Science sunt profund împletite unele cu altele – sunt interdependente în multe aspecte.

De aceea, auzim și vedem adesea oamenii din jurul nostru folosind termenii „Inteligentă artificială”, „Învățare automată” și „Învățare profundă” în mod interschimbabil. Cu toate acestea, în ciuda asemănărilor conceptuale, aceste tehnologii sunt unice în felul lor.

Astăzi, vom aborda una dintre aspectele mai puțin evidențiate din Data Science – dezbaterea Deep Learning vs Neural Network.

Înainte de a ne aventura în dezbaterea Deep Learning vs Neural Network, trebuie să înțelegem ce înseamnă aceste concepte în mod individual.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă sau învățarea ierarhică este un subset al învățării automate în inteligența artificială care poate imita funcția de procesare a datelor a creierului uman și poate crea modele similare folosite de creier pentru luarea deciziilor. Spre deosebire de algoritmii bazați pe sarcini, sistemele de învățare profundă învață din reprezentările datelor – pot învăța din date nestructurate sau neetichetate.

Arhitecturile de învățare profundă precum rețelele neuronale profunde, rețelele de credințe și rețelele neuronale recurente și rețelele neuronale convoluționale au găsit aplicații în domeniul viziunii computerizate, recunoașterii audio/vorbirii, traducerii automate, filtrarea rețelelor sociale, bioinformatică, proiectarea medicamentelor și multe altele .

Ce este o rețea neuronală?

O rețea neuronală este formată dintr-un sortiment de algoritmi care sunt modelați pe creierul uman. Acești algoritmi pot interpreta datele senzoriale prin percepția mașinii și pot eticheta sau grupa datele brute. Ele sunt concepute pentru a recunoaște modele numerice care sunt conținute în vectori în care trebuie traduse toate datele din lumea reală (imagini, sunet, text, serii cronologice etc.).

În esență, sarcina principală a unei rețele neuronale este să grupeze și să clasifice datele brute - ele grupează datele neetichetate pe baza asemănărilor găsite în datele de intrare și apoi clasifică datele pe baza setului de date de antrenament etichetat. Rețelele neuronale se pot adapta automat la schimbarea intrării. Deci, nu trebuie să reproiectați criteriile de ieșire de fiecare dată când intrarea se modifică pentru a genera cel mai bun rezultat posibil.

Învățare profundă vs rețea neuronală

În timp ce Deep Learning încorporează rețelele neuronale în arhitectura sa, există o diferență puternică între Deep Learning și rețelele neuronale. Aici vom face lumină asupra celor trei puncte majore de diferență dintre Deep Learning și Neural Networks.

1. Definiție

Rețele neuronale - Este o structură constând din algoritmi ML în care neuronii artificiali formează unitatea de calcul de bază care se concentrează pe descoperirea tiparelor sau conexiunilor subiacente dintr-un set de date, la fel cum face creierul uman în timpul luării deciziilor.

Învățare profundă – Este o ramură a învățării automate care folosește o serie de unități de procesare neliniare cuprinzând mai multe straturi pentru transformarea și extragerea caracteristicilor. Are mai multe straturi de rețele neuronale artificiale care realizează procesul ML. Primul strat al rețelei neuronale procesează datele brute de intrare și transmite informațiile celui de-al doilea strat. Calea de carieră de învățare profundă: Topul locurilor de muncă fascinante

Cel de-al doilea mai târziu procesează aceste informații în continuare adăugând informații suplimentare (de exemplu, adresa IP a utilizatorului) și le transmite stratului următor. Acest proces continuă în toate straturile rețelei Deep Learning până când se obține rezultatul dorit.

2. Structura

O rețea neuronală constă din următoarele componente:

• Neuroni – Un neuron este o funcție matematică concepută pentru a imita funcționarea unui neuron biologic. Acesta calculează media ponderată a datelor introduse și trece informațiile printr-o funcție neliniară, numită Funcția de activare (de exemplu, sigmoidul).
• Conexiune și greutăți – După cum sugerează și numele, conexiunile conectează un neuron dintr-un strat de un alt neuron din același strat sau alt strat. Fiecare conexiune are o valoare legată de greutate. Aici, o greutate reprezintă puterea conexiunii dintre unități. Scopul este reducerea valorii greutății pentru a scădea posibilitățile de pierdere (eroare).
• Funcția de propagare – Două funcții de propagare funcționează într-o rețea neuronală: propagarea înainte care furnizează „valoarea prezisă” și propagarea înapoi care furnizează „valoarea erorii”.
• Rata de învățare – Rețelele neuronale sunt antrenate folosind Gradient Descent pentru a optimiza ponderile. Propagarea inversă este utilizată la fiecare iterație pentru a calcula derivata funcției de pierdere în raport cu fiecare valoare a greutății și a o scădea din acea greutate. Rata de învățare decide cât de repede sau încet doriți să actualizați valorile greutății (parametrului) ale modelului.

Un model de învățare profundă constă din următoarele componente:

• Placă de bază – Chipsetul plăcii de bază al modelului se bazează de obicei pe benzi PCI-e.
• Procesoare – GPU-ul necesar pentru Deep Learning trebuie determinat în funcție de numărul de nuclee și costul procesorului.
• RAM – Aceasta este memoria fizică și stocarea. Deoarece algoritmii de învățare profundă necesită o utilizare mai mare a CPU și o zonă de stocare mai mare, memoria RAM trebuie să fie uriașă.
• PSU – Pe măsură ce cererea de memorie crește, devine crucială folosirea unui PSU mare care poate gestiona funcții masive și complexe de Deep Learning.

Obțineți cursuri de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

3. Arhitectura

Arhitectura unei rețele neuronale include:

• Rețele neuronale Feed Forward – Acesta este cel mai comun tip de arhitectură de rețea neuronală, în care primul strat este stratul de intrare, iar stratul final este stratul de ieșire. Toate straturile intermediare sunt straturi ascunse.
• Rețele neuronale recurente – Această arhitectură de rețea este o serie de rețele neuronale artificiale în care conexiunile dintre noduri formează un grafic direcționat de-a lungul unei secvențe temporale. Prin urmare, acest tip de rețea descrie comportamentul dinamic temporal.
• Rețele neuronale conectate simetric – Acestea sunt similare cu rețelele neuronale recurente, singura diferență fiind că în rețelele neuronale conectate simetric, conexiunile dintre unități sunt simetrice (au aceleași valori de greutate în ambele direcții).

Arhitectura unui model de Deep Learning include:

• Rețele pre-antrenate nesupravegheate – După cum sugerează și numele, această arhitectură nu are nevoie de pregătire formală, deoarece este pre-instruită pe experiențele anterioare. Acestea includ codificatoare automate, rețele Deep Belief și rețele generative adverse.
• Rețele neuronale convoluționale – Acesta este un algoritm de învățare profundă care poate prelua o imagine de intrare, poate atribui importanță (greutăți și părtiniri învățate) diferitelor obiecte din imagine și, de asemenea, poate diferenția între acele obiecte.
• Rețele neuronale recurente – Rețelele neuronale recurente se referă la un tip specific de rețea neuronală artificială care adaugă ponderi suplimentare rețelei pentru a crea cicluri în graficul rețelei, astfel încât să mențină o stare internă.
• Rețele neuronale recursive – Acesta este un tip de rețea neuronală profundă care este creată prin aplicarea aceluiași set de ponderi în mod recursiv asupra unei intrări structurate, pentru a produce o predicție structurată sau o predicție scalară asupra structurilor de intrare de dimensiune variabilă prin trecerea unei structuri topologice.

Concluzie

Deoarece Deep Learning și Rețelele Neurale sunt atât de profund împletite, este dificil să le deosebim una de cealaltă la nivel de suprafață. Cu toate acestea, până acum, ați înțeles că există o diferență semnificativă între Deep Learning și Neural Networks.

În timp ce rețelele neuronale folosesc neuronii pentru a transmite date sub formă de valori de intrare și valori de ieșire prin conexiuni, Deep Learning este asociată cu transformarea și extragerea caracteristicilor care încearcă să stabilească o relație între stimuli și răspunsurile neuronale asociate prezente în creier.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea profundă și inteligența artificială, consultați Programul nostru Executive PG în programul Machine Learning și AI , care este conceput pentru profesioniști care lucrează și peste 450 de ore de formare riguroasă.