Дълбоко обучение срещу невронни мрежи

Има много различни концепции и техники, които съставляват областите на изкуствения интелект (AI) и машинното обучение (ML). Две такива концепции са задълбочено обучение и невронни мрежи.

Нека да дефинираме правилно всеки от тях, преди да се гмурнем по-дълбоко: 

• Дълбоко обучение: Подмножество от машинно обучение, дълбокото обучение елиминира част от предварителната обработка на данни, която обикновено е свързана с ML. Алгоритмите за задълбочено обучение могат да обработват неструктурирани данни и просто казано, това е начин за автоматизиране на прогнозния анализ.

• Невронни мрежи: Невронните мрежи също са част от машинното обучение и са фундаментални за алгоритмите за дълбоко обучение. Вдъхновени от човешкия мозък, те са съставени от различни слоеве, които разчитат на данни за обучение, за да подобрят своята точност с течение на времето. 

Какво е дълбоко обучение?

Дълбокото обучение се опитва да имитира човешкия мозък, като позволява на системите да групират данни и да правят невероятно точни прогнози. Това е подмножество от машинно обучение, което обучава компютъра да изпълнява човешки задачи, като разпознаване на реч или идентификация на изображения. Чрез задълбочено обучение системите могат да подобрят своите способности да класифицират, разпознават, откриват и описват с помощта на данни. 

Дълбокото обучение играе голяма роля в много от съвременните технологии, като Alexa и Siri. Това включва обучение на данни на компютър чрез дълбоки алгоритми, за да се учи автономно чрез разпознаване на модели, използвайки слоеве на обработка. 

За разлика от класическото машинно обучение, което обикновено използва структурирани и етикетирани данни, за да прави прогнози, дълбокото обучение може да използва неструктурирани данни. Това означава, че голяма част от предварителната обработка на данни, обикновено свързана с машинното обучение, е елиминирана. Алгоритмите за дълбоко обучение поглъщат и обработват тези данни, които могат да включват неща като текст и изображения, и автоматизират извличането на функции. Всичко това означава, че дълбокото обучение разчита по-малко на хората, отколкото на други методи. 

Алгоритмите за дълбоко обучение също използват процесите на градиентно спускане и обратно разпространение, за да станат по-точни. Това също им позволява да правят прогнози въз основа на нови данни, които никога не са срещали. 

Моделите за дълбоко обучение могат да изпълняват различни видове методи на обучение. Например, те могат да преминат обучение без надзор, което не изисква етикетирани набори от данни. Тази техника на обучение позволява на моделите да откриват модели в данните и да ги групират по определени характеристики, всичко това без помощта на човешки надзор. 

Какво представляват невронните мрежи? 

Невронните мрежи съставляват процеса на машинно обучение и те позволяват на компютърните програми да разпознават модели и да решават проблеми в областта на изкуствения интелект, машинното обучение и дълбокото обучение.

Често наричани изкуствени невронни мрежи (ANN), невронните мрежи са фундаментални за дълбокото обучение. Вдъхновени от човешкия мозък, тяхната структура имитира биологични неврони. 

Невронните мрежи имат възлови слоеве, които съдържат входен слой, един или повече скрити слоеве и изходен слой. Всеки изкуствен неврон или възел се свързва с друг. Невронните мрежи разчитат на данни за обучение, за да научат и подобрят своите прогнози с течение на времето, което им позволява да бъдат използвани за различни приложения. 

Също така е важно да се отбележи, че има няколко различни вида невронни мрежи: 

• Изкуствени невронни мрежи (ANM): Един от най-често срещаните видове мрежи за дълбоко обучение, ANN са биологично вдъхновени изчислителни мрежи, състоящи се от три или повече слоя. Те се използват за решаване на широк кръг от проблеми, включващи разпознаване на реч, превод на текст и много други.

• Конволюционни невронни мрежи (CNN): Друг тип мрежи за дълбоко обучение са CNN, които са особено полезни за компютърно зрение и задачи за разпознаване на изображения. Превъзхождайки другите невронни мрежи, CNN са невероятно ефективни с въвеждане на изображения, аудио сигнали или реч. Те разчитат на три основни типа слоеве: конволюционен слой, обединяващ слой и напълно свързан (FC) слой.

• Повтарящи се невронни мрежи (RNN): Още един основен тип мрежи за задълбочено обучение, RNN използват последователни данни или данни от времеви серии за решаване на проблеми, свързани с езиков превод и обработка на естествен език (NLP).

Основни разлики между дълбокото обучение и невронните мрежи

Въпреки дълбокото обучение, включващо невронни мрежи в своята архитектура, има голяма разлика между двете. 

Освен че са дефинирани по различен начин, има и голяма разлика в техните структури. 

Някои от основните компоненти на невронната мрежа включват: 

• неврони: Математическа функция, предназначена да симулира функционирането на биологичен неврон. Той изчислява среднопретеглената стойност на въведените данни и препредава информация чрез нелинейна функция.

• Връзка и тегла: Връзките свързват неврон в един слой с друг неврон или в същия слой, или в отделен слой. Към всяка връзка е свързана стойност на теглото, която представлява силата на връзката между единиците.

• Функция за разпространение: Невронните мрежи се състоят от две функции на разпространение. Първият е разпространението напред, което доставя „предвидената стойност“. Второто е обратно разпространение, което доставя „стойността на грешката“.

• Степен на обучение: Скоростта на обучение на невронна мрежа определя колко бързо или бавно ще се актуализират стойностите на теглото на модела. 

Някои от основните компоненти на модела на задълбочено обучение включват: 

• Дънни платки: Моделите за дълбоко обучение се захранват от чипсета на дънната платка.

• процесори: Моделите за дълбоко обучение изискват графични процесори въз основа на броя на ядрата и цената на процесора.

• RAM: Алгоритмите за дълбоко обучение изискват високо използване на процесора и сценична площ и изискват огромни количества RAM.

• PSU: Поради високите изисквания към паметта е важно за моделите за задълбочено обучение да се използва голям PSU, който може да се справи със сложните функции. 

Някои по-ключови разлики между невронните мрежи и дълбокото обучение включват времето, необходимо за обучение на мрежата. Невронните мрежи изискват по-малко време от моделите за дълбоко обучение за обучение на мрежата. Моделите за дълбоко обучение също са по-точни от невронните мрежи и показват по-висока производителност. 

Концепциите за дълбоко обучение и невронни мрежи са фундаментални за днешните технологии за изкуствен интелект. Те помагат за автоматизирането на интелектуални задачи, които някога са били изпълнявани от хора. И в днешния дигитален свят AI се използва от компании от всякакъв размер и за всякакви видове задачи, които се изпълняват много по-ефективно, отколкото хората биха могли да постигнат сами.