Deep Learning vs. neuronale Netze

Es gibt viele verschiedene Konzepte und Techniken, die die Bereiche künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) ausmachen. Zwei dieser Konzepte sind Deep Learning und neuronale Netze.

Lassen Sie uns jeden einzelnen richtig definieren, bevor wir tiefer eintauchen: 

• Tiefes Lernen: Als Teilbereich des maschinellen Lernens eliminiert Deep Learning einen Teil der Datenvorverarbeitung, die normalerweise mit ML verbunden ist. Deep-Learning-Algorithmen können unstrukturierte Daten verarbeiten und sind, vereinfacht gesagt, eine Möglichkeit, prädiktive Analysen zu automatisieren.

• Neuronale Netze: Neuronale Netze sind ebenfalls eine Teilmenge des maschinellen Lernens und von grundlegender Bedeutung für Deep-Learning-Algorithmen. Sie sind vom menschlichen Gehirn inspiriert und bestehen aus verschiedenen Schichten, die auf Trainingsdaten basieren, um ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. 

Was ist Deep Learning?

Deep Learning versucht, das menschliche Gehirn nachzuahmen, indem es Systemen ermöglicht, Daten zu bündeln und unglaublich genaue Vorhersagen zu treffen. Dabei handelt es sich um eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die einem Computer beibringt, menschenähnliche Aufgaben wie Spracherkennung oder Bilderkennung auszuführen. Durch Deep Learning können Systeme ihre Fähigkeiten zur Klassifizierung, Erkennung, Erkennung und Beschreibung mithilfe von Daten verbessern. 

Deep Learning spielt in vielen heutigen Technologien wie Alexa und Siri eine große Rolle. Es geht darum, einen Computer durch Datentraining mithilfe tiefgreifender Algorithmen so zu trainieren, dass er autonom lernt, indem er mithilfe von Verarbeitungsebenen Muster erkennt. 

Im Gegensatz zum klassischen maschinellen Lernen, das normalerweise strukturierte und gekennzeichnete Daten nutzt, um Vorhersagen zu treffen, kann Deep Learning unstrukturierte Daten nutzen. Dies bedeutet, dass ein Großteil der Datenvorverarbeitung, die normalerweise mit maschinellem Lernen verbunden ist, entfällt. Deep-Learning-Algorithmen erfassen und verarbeiten diese Daten, zu denen beispielsweise Text und Bilder gehören können, und automatisieren die Merkmalsextraktion. All dies bedeutet, dass Deep Learning weniger auf Menschen angewiesen ist als andere Methoden. 

Deep-Learning-Algorithmen nutzen auch die Prozesse des Gradientenabstiegs und der Backpropagation, um genauer zu werden. Dies ermöglicht ihnen auch, Vorhersagen auf der Grundlage neuer Daten zu treffen, auf die sie noch nie gestoßen sind. 

Deep-Learning-Modelle können verschiedene Arten von Lernmethoden durchführen. Beispielsweise können sie unüberwachtem Lernen unterzogen werden, für das keine gekennzeichneten Datensätze erforderlich sind. Diese Lerntechnik ermöglicht es den Modellen, Muster in Daten zu erkennen und sie nach bestimmten Merkmalen zu gruppieren, und das alles ohne die Hilfe einer menschlichen Aufsicht. 

Was sind neuronale Netze? 

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

Neuronale Netze werden oft als künstliche neuronale Netze (ANNs) bezeichnet und sind von grundlegender Bedeutung für Deep Learning. Inspiriert durch das menschliche Gehirn, ahmt ihre Struktur biologische Neuronen nach. 

Neuronale Netze verfügen über Knotenschichten, die eine Eingabeschicht, eine oder mehrere verborgene Schichten und eine Ausgabeschicht enthalten. Jedes künstliche Neuron oder jeder Knoten ist mit einem anderen verbunden. Neuronale Netze sind auf Trainingsdaten angewiesen, um im Laufe der Zeit zu lernen und ihre Vorhersagen zu verbessern, wodurch sie für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können. 

Es ist auch wichtig zu beachten, dass es verschiedene Arten neuronaler Netze gibt: 

• Künstliche neuronale Netze (ANNs): ANNs sind eine der häufigsten Arten von Deep-Learning-Netzwerken und biologisch inspirierte Rechennetzwerke, die aus drei oder mehr Schichten bestehen. Sie werden zur Lösung einer Vielzahl von Problemen eingesetzt, die Spracherkennung, Textübersetzung und vieles mehr umfassen.

• Faltungs-Neuronale Netze (CNNs): Eine weitere Art von Deep-Learning-Netzwerken sind CNNs, die besonders für Computer-Vision- und Bilderkennungsaufgaben nützlich sind. CNNs sind anderen neuronalen Netzen überlegen und bei Bild-, Audiosignal- oder Spracheingaben unglaublich effizient. Sie basieren auf drei Haupttypen von Schichten: der Faltungsschicht, der Pooling-Schicht und der vollständig verbundenen (FC) Schicht.

• Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs): RNNs, ein weiterer Haupttyp von Deep-Learning-Netzwerken, verwenden sequentielle Daten oder Zeitreihendaten, um Probleme im Zusammenhang mit der Sprachübersetzung und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu lösen.

Hauptunterschiede zwischen Deep Learning und neuronalen Netzen

Obwohl Deep Learning neuronale Netze in seine Architektur einbezieht, gibt es einen großen Unterschied zwischen den beiden. 

Abgesehen davon, dass sie unterschiedlich definiert sind, gibt es auch große Unterschiede in ihrer Struktur. 

Zu den Hauptkomponenten eines neuronalen Netzwerks gehören: 

• Neuronen: Eine mathematische Funktion, die die Funktionsweise eines biologischen Neurons simulieren soll. Es berechnet den gewichteten Durchschnitt der Dateneingabe und gibt Informationen über eine nichtlineare Funktion weiter.

• Anschluss und Gewichte: Verbindungen verbinden ein Neuron in einer Schicht mit einem anderen Neuron entweder in derselben Schicht oder einer separaten Schicht. Mit jeder Verbindung ist ein Gewichtswert verbunden, der die Stärke der Verbindung zwischen den Einheiten darstellt.

• Ausbreitungsfunktion: Neuronale Netze bestehen aus zwei Ausbreitungsfunktionen. Die erste ist die Vorwärtsausbreitung, die den „vorhergesagten Wert“ liefert. Die zweite Möglichkeit ist die Rückwärtsausbreitung, die den „Fehlerwert“ liefert.

• Lernrate: Die Lernrate eines neuronalen Netzwerks bestimmt, wie schnell oder langsam die Gewichtswerte des Modells aktualisiert werden. 

Zu den Hauptkomponenten eines Deep-Learning-Modells gehören: 

• Motherboard: Deep-Learning-Modelle werden vom Motherboard-Chipsatz angetrieben.

• Prozessoren: Deep-Learning-Modelle erfordern GPUs basierend auf der Anzahl der Kerne und den Kosten des Prozessors.

• RAM: Deep-Learning-Algorithmen erfordern eine hohe CPU-Auslastung und Bühnenfläche sowie enorme Mengen an RAM.

• PSU: Aufgrund des hohen Speicherbedarfs ist es für Deep-Learning-Modelle wichtig, ein großes Netzteil zu verwenden, das die komplexen Funktionen bewältigen kann. 

Zu den weiteren wesentlichen Unterschieden zwischen neuronalen Netzen und Deep Learning gehört die zum Trainieren des Netzes erforderliche Zeit. Neuronale Netze benötigen zum Trainieren des Netzes weniger Zeit als Deep-Learning-Modelle. Deep-Learning-Modelle sind außerdem genauer als neuronale Netze und weisen eine höhere Leistung auf. 

Die Konzepte des Deep Learning und neuronaler Netze sind für die heutigen Technologien der künstlichen Intelligenz von grundlegender Bedeutung. Sie helfen dabei, intellektuelle Aufgaben zu automatisieren, die einst von Menschen ausgeführt wurden. Und in der heutigen digitalen Welt wird KI von Unternehmen jeder Größe und für alle Arten von Aufgaben eingesetzt, die weitaus effizienter erledigt werden, als Menschen allein bewältigen könnten.