Deep Learning vs Neural Networks

Es gibt viele verschiedene Konzepte und Techniken, die die Bereiche der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) ausmachen. Zwei solche Konzepte sind Deep Learning und neuronale Netze.

Lassen Sie uns jedes davon vorher richtig definieren, bevor wir tiefer eintauchen: 

• Deep Learning: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, Deep Learning eliminiert einige der Datenpräprozessierung, die normalerweise mit ML involviert ist. Deep-Learning-Algorithmen können unstrukturierte Daten verarbeiten und einfach ausgedrückt, es ist eine Möglichkeit, Predictive-Analytics zu automatisieren.
• Neuronale Netze: Neuronale Netze sind auch ein Teilbereich des maschinellen Lernens und grundlegend für Deep-Learning-Algorithmen. Inspiriert von dem menschlichen Gehirn, bestehen sie aus verschiedenen Schichten, die auf Trainingsdaten angewiesen sind, um ihre Genauigkeit über die Zeit zu verbessern. 

Was ist Deep Learning?

Deep Learning versucht, das menschliche Gehirn nachzuahmen, indem es Systemen ermöglicht, Daten zu gruppieren und unglaublich genaue Vorhersagen zu treffen. Es ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der einen Computer trainiert, um menschliche Aufgaben wie Spracherkennung oder Bildidentifizierung auszuführen. Durch Deep Learning können Systeme ihre Fähigkeiten verbessern, zu klassifizieren, zu erkennen, zu erkennen und zu beschreiben, indem sie Daten verwenden. 

Deep Learning spielt eine große Rolle in vielen heutigen Technologien, wie Alexa und Siri. Es beinhaltet das Trainieren eines Computers durch Deep-Learning-Algorithmen, um autonom zu lernen, indem Muster mit Hilfe von Schichten der Verarbeitung erkannt werden. 

Im Gegensatz zum klassischen maschinellen Lernen, das normalerweise strukturierte und beschriftete Daten verwendet, um Vorhersagen zu treffen, kann Deep Learning unstrukturierte Daten verwenden. Das bedeutet, dass viel von der Datenpräprozessierung, die normalerweise mit dem maschinellen Lernen verbunden ist, eliminiert wird. Deep-Learning-Algorithmen nehmen und verarbeiten diese Daten, die Dinge wie Text und Bilder enthalten können, und automatisieren die Merkmalsextraktion. All dies bedeutet, dass Deep Learning weniger auf Menschen angewiesen ist als andere Methoden. 

Deep-Learning-Algorithmen verwenden auch die Prozesse des Gradientenabstiegs und der Rückwärtspropagation, um genauer zu werden. Dies ermöglicht es ihnen auch, Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen, die sie noch nie zuvor gesehen haben. 

Deep-Learning-Modelle können verschiedene Arten von Lernmethoden durchführen. Zum Beispiel können sie unüberwachtes Lernen durchführen, das keine beschrifteten Datensätze erfordert. Diese Lernmethode ermöglicht es den Modellen, Muster in den Daten zu erkennen und sie nach bestimmten Merkmalen zu gruppieren, all dies ohne die Hilfe der menschlichen Aufsicht. 

Was sind neuronale Netze? 

Neuronale Netze machen den Prozess des maschinellen Lernens aus und ermöglichen es Computerprogrammen, Muster zu erkennen und Probleme in den Bereichen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning zu lösen.

Oft als künstliche neuronale Netze (ANNs) bezeichnet, sind neuronale Netze grundlegend für Deep Learning. Inspiriert von dem menschlichen Gehirn, ahmt ihre Struktur biologische Neuronen nach. 

Neuronale Netze haben Knotenschichten, die eine Eingabeschicht, eine oder mehrere versteckte Schichten und eine Ausgabeschicht enthalten. Jedes künstliche Neuron oder Knoten ist mit einem anderen verbunden. Neuronale Netze sind auf Trainingsdaten angewiesen, um zu lernen und ihre Vorhersagen über die Zeit zu verbessern, was es ihnen ermöglicht, für eine Vielzahl von Anwendungen verwendet zu werden. 

Es ist auch wichtig zu beachten, dass es einige verschiedene Arten von neuronalen Netzen gibt: 

• Künstliche neuronale Netze (ANNs): Eine der häufigsten Arten von Deep-Learning-Netzen, ANNs sind biologisch inspirierte Rechennetze, die aus drei oder mehr Schichten bestehen. Sie werden verwendet, um eine Vielzahl von Problemen zu lösen, die die Spracherkennung, die Textübersetzung und vieles mehr betreffen.
• Convolutional Neural Networks (CNNs): Eine weitere Art von Deep-Learning-Netzen sind CNNs, die besonders nützlich für Computer-Vision- und Bilderkennungsaufgaben sind. Überlegen anderen neuronalen Netzen, sind CNNs unglaublich effizient bei der Bild-, Audio-Signal- oder Spracherkennung. Sie verlassen sich auf drei Haupttypen von Schichten: die Convolutional-Schicht, die Pooling-Schicht und die vollständig verbundene (FC)-Schicht.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Eine weitere Hauptart von Deep-Learning-Netzen, RNNs verwenden sequenzielle Daten oder Zeitreihendaten, um Probleme im Zusammenhang mit der Sprachübersetzung und der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu lösen.

Schlüsselunterschiede zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

Trotz der Tatsache, dass Deep Learning neuronale Netze in seiner Architektur integriert, gibt es einen deutlichen Unterschied zwischen den beiden. 

Abgesehen von der unterschiedlichen Definition gibt es auch einen großen Unterschied in ihren Strukturen. 

Einige der Hauptkomponenten eines neuronalen Netzes sind: 

• Neuronen: Eine mathematische Funktion, die darauf ausgelegt ist, die Funktion eines biologischen Neurons zu simulieren. Es berechnet den gewichteten Durchschnitt der Eingabedaten und leitet die Information durch eine nichtlineare Funktion weiter.
• Verbindung und Gewichte: Verbindungen verbinden ein Neuron in einer Schicht mit einem anderen Neuron in der gleichen Schicht oder in einer anderen Schicht. Ein Gewichtswert ist mit jeder Verbindung verbunden und repräsentiert die Stärke der Verbindung zwischen den Einheiten.
• Propagationsfunktion: Neuronale Netze bestehen aus zwei Propagationsfunktionen. Die erste ist die Vorwärtspropagation, die den “vorhergesagten Wert” liefert. Die zweite ist die Rückwärtspropagation, die den “Fehlerwert” liefert.
• Lernrate: Die Lernrate eines neuronalen Netzes bestimmt, wie schnell oder langsam die Gewichtswerte des Modells aktualisiert werden. 

Einige der Hauptkomponenten eines Deep-Learning-Modells sind: 

• Hauptplatine: Deep-Learning-Modelle werden von der Hauptplatine-Chipset angetrieben.
• Prozessoren: Deep-Learning-Modelle erfordern GPUs basierend auf der Anzahl der Kerne und der Kosten des Prozessors.
• RAM: Deep-Learning-Algorithmen erfordern eine hohe CPU-Auslastung und einen großen Speicherbereich und erfordern massive Mengen an RAM.
• Netzteil: Aufgrund der hohen Speicheranforderungen ist es wichtig, dass Deep-Learning-Modelle ein großes Netzteil verwenden, das die komplexen Funktionen bewältigen kann. 

Einige weitere Schlüsselunterschiede zwischen neuronalen Netzen und Deep Learning sind die Zeit, die zum Trainieren des Netzes benötigt wird. Neuronale Netze benötigen weniger Zeit als Deep-Learning-Modelle, um das Netz zu trainieren. Deep-Learning-Modelle sind auch genauer als neuronale Netze und zeigen eine höhere Leistung. 

Die Konzepte von Deep Learning und neuronalen Netzen sind grundlegend für die heutigen Technologien der künstlichen Intelligenz. Sie helfen dabei, intellektuelle Aufgaben zu automatisieren, die früher von Menschen durchgeführt wurden. Und in der heutigen digitalen Welt wird KI von Unternehmen aller Größen und für alle Arten von Aufgaben verwendet, die viel effizienter durchgeführt werden als von Menschen alleine.