Hluboké učení vs neuronové sítě

Existuje mnoho různých konceptů a technik, které tvoří oblasti umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML). Dva takové koncepty jsou hluboké učení a neuronové sítě.

Než se ponoříme hlouběji, pojďme si každý pořádně definovat: 

• Hluboké učení: Hluboké učení, podmnožina strojového učení, eliminuje některé předzpracování dat, které je obvykle spojeno s ML. Algoritmy hlubokého učení mohou zpracovávat nestrukturovaná data a jednoduše řečeno, je to způsob, jak automatizovat prediktivní analytiku.

• Neuronové sítě: Neuronové sítě jsou také podmnožinou strojového učení a jsou základem pro algoritmy hlubokého učení. Jsou inspirovány lidským mozkem a jsou složeny z různých vrstev, které se spoléhají na tréninková data, aby se jejich přesnost v průběhu času zlepšila. 

Co je hluboké učení?

Hluboké učení se pokouší napodobit lidský mozek tím, že umožňuje systémům shlukovat data a vytvářet neuvěřitelně přesné předpovědi. Jde o podmnožinu strojového učení, které trénuje počítač k provádění úkolů podobných lidským, jako je rozpoznávání řeči nebo identifikace obrázků. Prostřednictvím hlubokého učení mohou systémy zlepšit své schopnosti klasifikovat, rozpoznávat, detekovat a popisovat pomocí dat. 

Hluboké učení hraje velkou roli v mnoha dnešních technologiích, jako je Alexa a Siri. Zahrnuje trénování dat počítače pomocí hlubokých algoritmů, aby se autonomně učil rozpoznáváním vzorců pomocí vrstev zpracování. 

Na rozdíl od klasického strojového učení, které k vytváření předpovědí obvykle využívá strukturovaná a označená data, může hluboké učení používat nestrukturovaná data. To znamená, že odpadá velké množství předzpracování dat, které je obvykle spojeno se strojovým učením. Algoritmy hlubokého učení tato data, která mohou zahrnovat věci jako text a obrázky, zpracovávají a zpracovávají, a automatizují extrakci funkcí. To vše znamená, že hluboké učení se méně spoléhá na lidi než jiné metody. 

Algoritmy hlubokého učení také využívají procesy sestupu gradientu a zpětného šíření, aby byly přesnější. To jim také umožňuje předpovídat na základě nových dat, se kterými se nikdy nesetkali. 

Modely hlubokého učení mohou provádět různé typy metod učení. Mohou například podstoupit učení bez dozoru, které nevyžaduje označené datové sady. Tato technika učení umožňuje modelům detekovat vzory v datech a seskupovat je podle určitých charakteristik, to vše bez pomoci lidského dohledu. 

Co jsou to neuronové sítě? 

Neuronové sítě tvoří proces strojového učení a umožňují počítačovým programům rozpoznávat vzorce a řešit problémy v oblasti umělé inteligence, strojového učení a hlubokého učení.

Neuronové sítě, často označované jako umělé neuronové sítě (ANN), jsou základem hlubokého učení. Inspirován lidským mozkem, jejich struktura napodobuje biologické neurony. 

Neuronové sítě mají vrstvy uzlů, které obsahují vstupní vrstvu, jednu nebo více skrytých vrstev a výstupní vrstvu. Každý umělý neuron nebo uzel se připojuje k jinému. Neuronové sítě se spoléhají na trénovací data, aby se naučily a zlepšily své předpovědi v průběhu času, což jim umožňuje používat je pro různé aplikace. 

Je také důležité poznamenat, že existuje několik různých typů neuronových sítí: 

• Umělé neuronové sítě (ANN): Jeden z nejběžnějších typů sítí hlubokého učení, ANN jsou biologicky inspirované výpočetní sítě sestávající ze tří nebo více vrstev. Používají se k řešení celé řady problémů zahrnujících rozpoznávání řeči, překlad textu a mnoho dalších.

• Konvoluční neuronové sítě (CNN): Dalším typem sítí hlubokého učení jsou CNN, které jsou užitečné zejména pro úlohy počítačového vidění a rozpoznávání obrazu. CNN jsou lepší než jiné neuronové sítě a jsou neuvěřitelně efektivní s obrazovými, zvukovými nebo řečovými vstupy. Spoléhají na tři hlavní typy vrstev: konvoluční vrstvu, sdružovací vrstvu a plně propojenou (FC) vrstvu.

• Rekurentní neuronové sítě (RNN): Další hlavní typ sítí hlubokého učení, RNN, používají sekvenční data nebo data časových řad k řešení problémů souvisejících s jazykovým překladem a zpracováním přirozeného jazyka (NLP).

Klíčové rozdíly mezi hlubokým učením a neuronovými sítěmi

Navzdory hlubokému učení, které zahrnuje neuronové sítě do své architektury, je mezi nimi velký rozdíl. 

Kromě toho, že jsou definovány odlišně, existuje také velký rozdíl v jejich struktuře. 

Některé z hlavních součástí neuronové sítě zahrnují: 

• Neurony: Matematická funkce určená k simulaci fungování biologického neuronu. Vypočítává vážený průměr vstupních dat a předává informace prostřednictvím nelineární funkce.

• Připojení a hmotnosti: Spojení spojuje neuron v jedné vrstvě s dalším neuronem buď ve stejné vrstvě, nebo v samostatné vrstvě. Ke každému spojení je připojena hodnota hmotnosti, která představuje sílu spojení mezi jednotkami.

• Funkce šíření: Neuronové sítě se skládají ze dvou funkcí šíření. Prvním je dopředné šíření, které přináší „předpokládanou hodnotu“. Druhým je zpětné šíření, které poskytuje „chybovou hodnotu“.

• Míra učení: Rychlost učení neuronové sítě určuje, jak rychle nebo pomalu se budou hodnoty hmotnosti modelu aktualizovat. 

Některé z hlavních součástí modelu hlubokého učení zahrnují: 

• Základní deska: Modely hlubokého učení jsou poháněny čipovou sadou základní desky.

• Procesory: Modely hlubokého učení vyžadují GPU na základě počtu jader a nákladů na procesor.

• RAM: Algoritmy hlubokého učení vyžadují vysoké využití procesoru a plochy jeviště a vyžadují obrovské množství paměti RAM.

• PSU: Kvůli vysokým nárokům na paměť je důležité, aby modely hlubokého učení využívaly velké PSU, které zvládne složité funkce. 

Mezi další klíčové rozdíly mezi neuronovými sítěmi a hlubokým učením patří čas potřebný k trénování sítě. Neuronové sítě vyžadují k trénování sítě méně času než modely hlubokého učení. Modely hlubokého učení jsou také přesnější než neuronové sítě a vykazují vyšší výkon. 

Koncepty hlubokého učení a neuronových sítí jsou základem dnešních technologií umělé inteligence. Pomáhají automatizovat intelektuální úkoly, které kdysi prováděli lidé. A v dnešním digitálním světě je AI využívána společnostmi všech velikostí a pro všechny typy úkolů, které jsou prováděny mnohem efektivněji, než by člověk mohl dosáhnout sám.