Dyb læring vs neurale netværk

Der er mange forskellige koncepter og teknikker, der udgør felterne kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). To sådanne begreber er deep learning og neurale netværk.

Lad os definere hver enkelt korrekt, før vi dykker dybere: 

• Dyb læring: En delmængde af maskinlæring, deep learning, eliminerer noget af den dataforbehandling, der normalt er involveret i ML. Deep learning algoritmer kan behandle ustrukturerede data, og kort sagt er det en måde at automatisere forudsigende analyser.

• Neurale netværk: Neurale netværk er også en delmængde af maskinlæring og er grundlæggende for deep learning-algoritmer. Inspireret af den menneskelige hjerne er de sammensat af forskellige lag, der er afhængige af træningsdata for at forbedre deres nøjagtighed over tid. 

Hvad er Deep Learning?

Deep learning forsøger at efterligne den menneskelige hjerne ved at gøre det muligt for systemer at gruppere data og lave utrolig præcise forudsigelser. Det er en delmængde af maskinlæring, der træner en computer til at udføre menneskelignende opgaver, såsom talegenkendelse eller billedidentifikation. Gennem dyb læring kan systemer forbedre deres evner til at klassificere, genkende, detektere og beskrive ved hjælp af data. 

Deep learning spiller en stor rolle i mange af nutidens teknologier, såsom Alexa og Siri. Det involverer datatræning af en computer gennem dybe algoritmer til at lære autonomt ved at genkende mønstre ved hjælp af lag af behandling. 

I modsætning til klassisk maskinlæring, som normalt udnytter strukturerede og mærkede data til at lave forudsigelser, kan deep learning bruge ustrukturerede data. Dette betyder, at meget af den dataforbehandling, der typisk er involveret i maskinlæring, er elimineret. Deep learning-algoritmer indtager og behandler disse data, som kan omfatte ting som tekst og billeder, og de automatiserer udtræk af funktioner. Alt dette betyder, at dyb læring er mindre afhængig af mennesker end andre metoder. 

Deep learning-algoritmer bruger også processerne med gradientnedstigning og backpropagation for at blive mere nøjagtige. Dette gør dem også i stand til at lave forudsigelser baseret på nye data, de aldrig har stødt på. 

Deep learning-modeller kan udføre forskellige typer læringsmetoder. For eksempel kan de gennemgå uovervåget læring, hvilket ikke kræver mærkede datasæt. Denne læringsteknik gør det muligt for modellerne at opdage mønstre i data og gruppere dem efter bestemte karakteristika, alt sammen uden hjælp fra menneskelig overvågning. 

Hvad er neurale netværk? 

Neurale netværk udgør processen med maskinlæring, og det er dem, der gør computerprogrammer i stand til at genkende mønstre og løse problemer inden for AI, maskinlæring og deep learning.

Ofte omtalt som kunstige neurale netværk (ANN'er), neurale netværk er grundlæggende for dyb læring. Inspireret af den menneskelige hjerne efterligner deres struktur biologiske neuroner. 

Neurale netværk har nodelag, der indeholder et inputlag, et eller flere skjulte lag og et outputlag. Hver kunstig neuron eller knude forbinder til en anden. Neurale netværk er afhængige af træningsdata for at lære og forbedre deres forudsigelser over tid, hvilket er det, der tillader dem at blive brugt til en række forskellige applikationer. 

Det er også vigtigt at bemærke, at der er et par forskellige typer neurale netværk: 

• Kunstige neurale netværk (ANN'er): En af de mest almindelige typer af deep learning netværk, ANN'er er biologisk inspirerede computernetværk bestående af tre eller flere lag. De bruges til at løse en lang række problemer, der involverer talegenkendelse, tekstoversættelse og meget mere.

• Konvolutionelle neurale netværk (CNN'er): En anden type deep learning-netværk er CNN'er, som er særligt nyttige til computersyn og billedgenkendelsesopgaver. I forhold til andre neurale netværk er CNN'er utroligt effektive med billed-, lydsignal- eller taleinput. De er afhængige af tre hovedtyper af lag: det foldede lag, poolinglaget og det fuldt forbundne (FC) lag.

• Tilbagevendende neurale netværk (RNN'er): En mere hovedtype af deep learning-netværk, RNN'er bruger sekventielle data eller tidsseriedata til at løse problemer relateret til sprogoversættelse og naturlig sprogbehandling (NLP).

Nøgleforskelle mellem dyb læring og neurale netværk

På trods af dyb læring, der inkorporerer neurale netværk i sin arkitektur, er der en markant forskel mellem de to. 

Udover at være defineret forskelligt, er der også en stor forskel i deres strukturer. 

Nogle af hovedkomponenterne i et neuralt netværk omfatter: 

• Neuroner: En matematisk funktion designet til at simulere funktionen af ​​en biologisk neuron. Den beregner det vægtede gennemsnit af datainputtet og videresender information gennem en ikke-lineær funktion.

• Tilslutning og vægte: Forbindelser forbinder en neuron i et lag med en anden neuron i enten det samme lag eller et separat lag. En vægtværdi er forbundet til hver forbindelse, og den repræsenterer styrken af ​​forbindelsen mellem enhederne.

• Formeringsfunktion: Neurale netværk består af to udbredelsesfunktioner. Den første er fremadrettet udbredelse, som leverer den "forudsagte værdi." Den anden er baglæns udbredelse, som leverer "fejlværdien."

• Indlæringshastighed: Læringshastigheden for et neuralt netværk bestemmer, hvor hurtigt eller langsomt modellens vægtværdier vil blive opdateret. 

Nogle af hovedkomponenterne i en dyb læringsmodel inkluderer: 

• Bundkort: Deep learning-modeller drives af bundkortchipsættet.

• processorer: Deep learning-modeller kræver GPU'er baseret på antallet af kerner og omkostningerne ved processoren.

• VÆDDER: Deep learning-algoritmer kræver høj CPU-brug og sceneareal, og de kræver enorme mængder RAM.

• PSU: På grund af de høje hukommelseskrav er det vigtigt for deep learning-modeller at anvende en stor PSU, der kan håndtere de komplekse funktioner. 

Nogle flere vigtige forskelle mellem neurale netværk og dyb læring inkluderer den tid, der kræves til at træne netværket. Neurale netværk kræver mindre tid end deep learning-modeller til at træne netværket. Deep learning-modeller er også mere nøjagtige end neurale netværk, og de viser højere ydeevne. 

Begreberne deep learning og neurale netværk er grundlæggende for nutidens kunstig intelligens-teknologier. De hjælper med at automatisere intellektuelle opgaver, der engang blev udført af mennesker. Og i dagens digitale verden bliver AI brugt af virksomheder i alle størrelser og til alle typer opgaver, som udføres langt mere effektivt, end mennesker kunne opnå alene.