Deep Learning vs Neural Networks

Υπάρχουν πολλές διαφορετικές έννοιες και τεχνικές που συνθέτουν τα πεδία της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και της μηχανικής μάθησης (ML). Δύο τέτοιες έννοιες είναι η βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα.

Ας ορίσουμε σωστά το καθένα πριν βουτήξουμε βαθύτερα: 

• Βαθιά μάθηση: Ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης, η βαθιά μάθηση εξαλείφει μέρος της προεπεξεργασίας δεδομένων που συνήθως εμπλέκεται με την ML. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης μπορούν να επεξεργάζονται μη δομημένα δεδομένα και, με απλά λόγια, είναι ένας τρόπος αυτοματοποίησης της προγνωστικής ανάλυσης.

• Νευρωνικά δίκτυα: Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούν επίσης ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης και είναι θεμελιώδεις για τους αλγόριθμους βαθιάς μάθησης. Εμπνευσμένα από τον ανθρώπινο εγκέφαλο, αποτελούνται από διάφορα στρώματα που βασίζονται σε δεδομένα εκπαίδευσης για να βελτιώσουν την ακρίβειά τους με την πάροδο του χρόνου. 

Τι είναι το Deep Learning;

Η βαθιά μάθηση προσπαθεί να μιμηθεί τον ανθρώπινο εγκέφαλο επιτρέποντας στα συστήματα να συγκεντρώνουν δεδομένα και να κάνουν απίστευτα ακριβείς προβλέψεις. Είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύει έναν υπολογιστή να εκτελεί εργασίες παρόμοιες με τον άνθρωπο, όπως η αναγνώριση ομιλίας ή η αναγνώριση εικόνας. Μέσω της βαθιάς μάθησης, τα συστήματα μπορούν να βελτιώσουν τις ικανότητές τους για ταξινόμηση, αναγνώριση, ανίχνευση και περιγραφή χρησιμοποιώντας δεδομένα. 

Η βαθιά μάθηση παίζει μεγάλο ρόλο σε πολλές από τις σημερινές τεχνολογίες, όπως η Alexa και η Siri. Περιλαμβάνει την εκπαίδευση δεδομένων ενός υπολογιστή μέσω βαθιών αλγορίθμων για να μαθαίνει αυτόνομα αναγνωρίζοντας μοτίβα χρησιμοποιώντας επίπεδα επεξεργασίας. 

Σε αντίθεση με την κλασική μηχανική μάθηση, η οποία συνήθως αξιοποιεί δομημένα και επισημασμένα δεδομένα για να κάνει προβλέψεις, η βαθιά εκμάθηση μπορεί να χρησιμοποιήσει μη δομημένα δεδομένα. Αυτό σημαίνει ότι μεγάλο μέρος της προεπεξεργασίας δεδομένων που συνήθως σχετίζεται με τη μηχανική εκμάθηση εξαλείφεται. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης απορροφούν και επεξεργάζονται αυτά τα δεδομένα, τα οποία μπορεί να περιλαμβάνουν πράγματα όπως κείμενο και εικόνες και αυτοματοποιούν την εξαγωγή χαρακτηριστικών. Όλα αυτά σημαίνουν ότι η βαθιά μάθηση βασίζεται λιγότερο στον άνθρωπο από άλλες μεθόδους. 

Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης χρησιμοποιούν επίσης τις διαδικασίες gradient descent και backpropagation για να γίνουν πιο ακριβείς. Αυτό τους δίνει επίσης τη δυνατότητα να κάνουν προβλέψεις με βάση νέα δεδομένα που δεν έχουν συναντήσει ποτέ. 

Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης μπορούν να πραγματοποιήσουν διαφορετικούς τύπους μεθόδων μάθησης. Για παράδειγμα, μπορούν να υποβληθούν σε εκμάθηση χωρίς επίβλεψη, η οποία δεν απαιτεί σύνολα δεδομένων με ετικέτα. Αυτή η τεχνική εκμάθησης επιτρέπει στα μοντέλα να ανιχνεύουν μοτίβα σε δεδομένα και να τα ομαδοποιούν με συγκεκριμένα χαρακτηριστικά, όλα χωρίς τη βοήθεια ανθρώπινης επίβλεψης. 

Τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα; 

Τα νευρωνικά δίκτυα συνθέτουν τη διαδικασία της μηχανικής μάθησης και είναι αυτά που επιτρέπουν στα προγράμματα υπολογιστών να αναγνωρίζουν μοτίβα και να επιλύουν προβλήματα στους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης, της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης.

Συχνά αναφέρονται ως τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN), τα νευρωνικά δίκτυα είναι θεμελιώδη για τη βαθιά μάθηση. Εμπνευσμένη από τον ανθρώπινο εγκέφαλο, η δομή τους μιμείται τους βιολογικούς νευρώνες. 

Τα νευρωνικά δίκτυα έχουν στρώματα κόμβων που περιέχουν ένα στρώμα εισόδου, ένα ή περισσότερα κρυφά επίπεδα και ένα στρώμα εξόδου. Κάθε τεχνητός νευρώνας, ή κόμβος, συνδέεται με έναν άλλο. Τα νευρωνικά δίκτυα βασίζονται σε δεδομένα εκπαίδευσης για να μάθουν και να βελτιώσουν τις προβλέψεις τους με την πάροδο του χρόνου, κάτι που τους επιτρέπει να χρησιμοποιηθούν για μια ποικιλία εφαρμογών. 

Είναι επίσης σημαντικό να σημειωθεί ότι υπάρχουν μερικοί διαφορετικοί τύποι νευρωνικών δικτύων: 

• Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN): Ένας από τους πιο συνηθισμένους τύπους δικτύων βαθιάς μάθησης, τα ANN είναι βιολογικά εμπνευσμένα υπολογιστικά δίκτυα που αποτελούνται από τρία ή περισσότερα επίπεδα. Χρησιμοποιούνται για την επίλυση ενός ευρέος φάσματος προβλημάτων που αφορούν την αναγνώριση ομιλίας, τη μετάφραση κειμένου και πολλά άλλα.

• Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN): Ένας άλλος τύπος δικτύων βαθιάς εκμάθησης είναι τα CNN, τα οποία είναι ιδιαίτερα χρήσιμα για εργασίες όρασης υπολογιστή και αναγνώρισης εικόνας. Ανώτερα από άλλα νευρωνικά δίκτυα, τα CNN είναι απίστευτα αποτελεσματικά με εισόδους εικόνας, σήματος ήχου ή ομιλίας. Βασίζονται σε τρεις κύριους τύπους στρωμάτων: το συνελικτικό στρώμα, το στρώμα συγκέντρωσης και το πλήρως συνδεδεμένο (FC) στρώμα.

• Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN): Ένας ακόμη κύριος τύπος δικτύων βαθιάς εκμάθησης, τα RNN χρησιμοποιούν διαδοχικά δεδομένα ή δεδομένα χρονοσειρών για την επίλυση προβλημάτων που σχετίζονται με τη μετάφραση γλώσσας και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP).

Βασικές διαφορές μεταξύ της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων

Παρά τη βαθιά μάθηση που ενσωματώνει νευρωνικά δίκτυα στην αρχιτεκτονική του, υπάρχει μια έντονη διαφορά μεταξύ των δύο. 

Εκτός από το ότι ορίζονται διαφορετικά, υπάρχει επίσης μια σημαντική διαφορά στις δομές τους. 

Μερικά από τα κύρια στοιχεία ενός νευρωνικού δικτύου περιλαμβάνουν: 

• Νευρώνες: Μια μαθηματική συνάρτηση σχεδιασμένη για να προσομοιώνει τη λειτουργία ενός βιολογικού νευρώνα. Υπολογίζει τον σταθμισμένο μέσο όρο της εισόδου δεδομένων και αναμεταδίδει πληροφορίες μέσω μιας μη γραμμικής συνάρτησης.

• Σύνδεση και βάρη: Οι συνδέσεις συνδέουν έναν νευρώνα σε ένα στρώμα με έναν άλλο νευρώνα είτε στο ίδιο στρώμα είτε σε ένα ξεχωριστό στρώμα. Σε κάθε σύνδεση συνδέεται μια τιμή βάρους και αντιπροσωπεύει την ισχύ της σύνδεσης μεταξύ των μονάδων.

• Λειτουργία διάδοσης: Τα νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από δύο συναρτήσεις διάδοσης. Η πρώτη είναι η διάδοση προς τα εμπρός, η οποία αποδίδει την "προβλεπόμενη τιμή". Το δεύτερο είναι η προς τα πίσω διάδοση, η οποία δίνει την "τιμή σφάλματος".

• Ποσοστό εκμάθησης: Ο ρυθμός εκμάθησης ενός νευρωνικού δικτύου καθορίζει πόσο γρήγορα ή αργά θα ενημερωθούν οι τιμές βάρους του μοντέλου. 

Μερικά από τα κύρια συστατικά ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης περιλαμβάνουν: 

• Motherboard: Τα μοντέλα Deep Learning τροφοδοτούνται από το chipset της μητρικής πλακέτας.

• Επεξεργαστές: Τα μοντέλα Deep Learning απαιτούν GPU με βάση τον αριθμό των πυρήνων και το κόστος του επεξεργαστή.

• ΕΜΒΟΛΟ: Οι αλγόριθμοι βαθιάς εκμάθησης απαιτούν υψηλή χρήση της CPU και περιοχή σταδίου και απαιτούν τεράστιες ποσότητες μνήμης RAM.

• PSU: Λόγω των υψηλών απαιτήσεων μνήμης, είναι σημαντικό για τα μοντέλα βαθιάς μάθησης να χρησιμοποιούν ένα μεγάλο PSU που μπορεί να χειριστεί τις πολύπλοκες λειτουργίες. 

Μερικές ακόμη βασικές διαφορές μεταξύ των νευρωνικών δικτύων και της βαθιάς μάθησης περιλαμβάνουν τον χρόνο που απαιτείται για την εκπαίδευση του δικτύου. Τα νευρωνικά δίκτυα απαιτούν λιγότερο χρόνο από τα μοντέλα βαθιάς μάθησης για την εκπαίδευση του δικτύου. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης είναι επίσης πιο ακριβή από τα νευρωνικά δίκτυα και παρουσιάζουν υψηλότερη απόδοση. 

Οι έννοιες της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων είναι θεμελιώδεις για τις σημερινές τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης. Βοηθούν στην αυτοματοποίηση των πνευματικών εργασιών που κάποτε εκτελούνταν από ανθρώπους. Και στον σημερινό ψηφιακό κόσμο, η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται από εταιρείες όλων των μεγεθών και για όλους τους τύπους εργασιών, οι οποίες εκτελούνται πολύ πιο αποτελεσματικά από ό,τι οι άνθρωποι θα μπορούσαν να επιτύχουν μόνοι τους.