Sügav õppimine vs närvivõrgud

Tehisintellekti (AI) ja masinõppe (ML) valdkonnad on palju erinevaid kontseptsioone ja tehnikaid. Kaks sellist mõistet on süvaõpe ja närvivõrgud.

Enne sügavamale sukeldumist määratleme igaüks neist õigesti: 

• Sügav õppimine: Masinõppe alamhulk, süvaõpe välistab osa andmete eeltöötlusest, mis tavaliselt on seotud ML-ga. Süvaõppe algoritmid suudavad töödelda struktureerimata andmeid ja lihtsamalt öeldes on see viis ennustava analüüsi automatiseerimiseks.

• Närvivõrgud: Närvivõrgud on ka masinõppe alamhulk ja on süvaõppe algoritmide jaoks põhilised. Inimese ajust inspireerituna koosnevad need erinevatest kihtidest, mis toetuvad treeningandmetele, et aja jooksul nende täpsust parandada. 

Mis on süvaõpe?

Süvaõpe püüab jäljendada inimese aju, võimaldades süsteemidel andmeid koondada ja teha uskumatult täpseid ennustusi. See on masinõppe alamhulk, mis treenib arvutit täitma inimesesarnaseid ülesandeid, nagu kõnetuvastus või pildituvastus. Süvaõppe abil saavad süsteemid parandada oma võimeid andmeid kasutades klassifitseerida, ära tunda, tuvastada ja kirjeldada. 

Sügaval õppimisel on suur roll paljudes tänapäeva tehnoloogiates, nagu Alexa ja Siri. See hõlmab arvuti andmekoolitust sügavate algoritmide abil, et õppida iseseisvalt, tuvastades mustreid töötlemiskihtide abil. 

Erinevalt klassikalisest masinõppest, mis tavaliselt kasutab prognooside tegemiseks struktureeritud ja märgistatud andmeid, võib süvaõpe kasutada struktureerimata andmeid. See tähendab, et suur osa masinõppega tavaliselt seotud andmete eeltöötlusest jääb ära. Süvaõppe algoritmid neelavad ja töötlevad neid andmeid, mis võivad sisaldada näiteks teksti ja pilte, ning automatiseerivad funktsioonide ekstraheerimise. Kõik see tähendab, et süvaõpe sõltub inimestest vähem kui teised meetodid. 

Süvaõppe algoritmid kasutavad täpsemaks muutumiseks ka gradiendi laskumise ja tagasilevimise protsesse. See võimaldab neil teha ennustusi uute andmete põhjal, mida nad pole kunagi kohanud. 

Süvaõppe mudelid võivad rakendada erinevat tüüpi õppemeetodeid. Näiteks võivad nad läbida järelevalveta õppimise, mis ei nõua märgistatud andmekogumeid. See õppimistehnika võimaldab mudelitel tuvastada andmetes mustreid ja koondada need teatud omaduste järgi, seda kõike ilma inimese järelevalve abita. 

Mis on närvivõrgud? 

Närvivõrgud moodustavad masinõppe protsessi ja need võimaldavad arvutiprogrammidel tuvastada mustreid ja lahendada probleeme tehisintellekti, masinõppe ja süvaõppe valdkonnas.

Närvivõrgud, mida sageli nimetatakse tehisnärvivõrkudeks (ANN-id), on sügava õppimise jaoks olulised. Inimese ajust inspireeritud nende struktuur jäljendab bioloogilisi neuroneid. 

Närvivõrkudel on sõlmekihid, mis sisaldavad sisendkihti, ühte või mitut peidetud kihti ja väljundkihti. Iga kunstlik neuron ehk sõlm ühendub teisega. Närvivõrgud tuginevad koolitusandmetele, et õppida ja aja jooksul oma ennustusi parandada, mis võimaldab neid kasutada mitmesuguste rakenduste jaoks. 

Samuti on oluline märkida, et närvivõrke on mitut tüüpi: 

• Kunstlikud närvivõrgud (ANN-id): Üks levinumaid süvaõppevõrkude tüüpe, ANN-id on bioloogiliselt inspireeritud arvutusvõrgud, mis koosnevad kolmest või enamast kihist. Neid kasutatakse paljude probleemide lahendamiseks, mis hõlmavad kõnetuvastust, teksti tõlkimist ja palju muud.

• Konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN): Teist tüüpi süvaõppevõrgud on CNN-id, mis on eriti kasulikud arvutinägemise ja kujutise tuvastamise ülesannete jaoks. Teistest närvivõrkudest paremad CNN-id on pildi-, heli- või kõnesisenditega uskumatult tõhusad. Need põhinevad kolmel peamisel kihitüübil: konvolutsioonikiht, koondav kiht ja täielikult ühendatud (FC) kiht.

• Korduvad närvivõrgud (RNN): Veel üks põhiline süvaõppevõrkude tüüp, RNN-id kasutavad keeletõlke ja loomuliku keele töötlemisega (NLP) seotud probleemide lahendamiseks järjestikuseid andmeid või aegridade andmeid.

Peamised erinevused süvaõppe ja närvivõrkude vahel

Vaatamata sügavale õppimisele, mis hõlmab oma arhitektuuris närvivõrke, on nende kahe vahel märkimisväärne erinevus. 

Lisaks sellele, et need on määratletud erinevalt, on nende struktuurides ka suur erinevus. 

Mõned närvivõrgu põhikomponendid on järgmised: 

• Neuronid: Matemaatiline funktsioon, mis on loodud bioloogilise neuroni toimimise simuleerimiseks. See arvutab sisendandmete kaalutud keskmise ja edastab teabe mittelineaarse funktsiooni kaudu.

• Ühendus ja kaalud: Ühendused ühendavad neuroni ühes kihis teise neuroniga kas samas kihis või eraldi kihis. Iga ühendusega on ühendatud kaalu väärtus ja see näitab üksuste vahelise ühenduse tugevust.

• Levitamisfunktsioon: Närvivõrgud koosnevad kahest levimisfunktsioonist. Esimene on edasikandmine, mis annab "ennustatud väärtuse". Teine on tagurpidi levitamine, mis annab "vea väärtuse".

• Õppimise määr: Närvivõrgu õppimiskiirus määrab, kui kiiresti või aeglaselt mudeli kaaluväärtusi uuendatakse. 

Süvaõppe mudeli mõned põhikomponendid on järgmised: 

• Motherboard: Süvaõppe mudelid saavad toite emaplaadi kiibistikust.

• Töötlejad: Süvaõppe mudelid nõuavad GPU-sid, mis põhinevad tuumade arvul ja protsessori maksumusel.

• RAM: Süvaõppe algoritmid nõuavad suurt CPU kasutust ja lava pindala ning tohutul hulgal RAM-i.

• PSU: Kõrgete mälunõuete tõttu on süvaõppemudelite jaoks oluline kasutada suurt toiteallikat, mis saab hakkama keerukate funktsioonidega. 

Veel mõned peamised erinevused närvivõrkude ja süvaõppe vahel hõlmavad võrgu koolitamiseks kuluvat aega. Närvivõrgud nõuavad võrgu koolitamiseks vähem aega kui süvaõppe mudelid. Süvaõppe mudelid on ka täpsemad kui närvivõrgud ja näitavad kõrgemat jõudlust. 

Süvaõppe ja närvivõrkude kontseptsioonid on tänapäeva tehisintellekti tehnoloogiate põhialused. Need aitavad automatiseerida intellektuaalseid ülesandeid, mida kunagi tegid inimesed. Ja tänapäeva digitaalmaailmas kasutavad AI-d igas suuruses ettevõtted ja igat tüüpi ülesanded, mida tehakse palju tõhusamalt, kui inimesed üksi suudaksid.