Syväoppiminen vs. hermoverkot

On olemassa monia erilaisia ​​​​konsepteja ja tekniikoita, jotka muodostavat tekoälyn (AI) ja koneoppimisen (ML). Kaksi tällaista käsitettä ovat syväoppiminen ja hermoverkot.

Määrittelemme kukin niistä kunnolla ennen kuin sukeltaa syvemmälle: 

• Syvä oppiminen: Koneoppimisen osajoukko, syväoppiminen, eliminoi osan tietojen esikäsittelystä, joka yleensä liittyy ML:ään. Syväoppimisalgoritmit voivat käsitellä jäsentämätöntä dataa, ja yksinkertaisesti sanottuna se on tapa automatisoida ennakoivaa analytiikkaa.

• Neuraaliverkot: Neuroverkot ovat myös osa koneoppimista ja ovat perustavanlaatuisia syväoppimisalgoritmeille. Ihmisaivojen innoittamana ne koostuvat useista kerroksista, jotka turvautuvat harjoitustietoihin parantaakseen tarkkuuttaan ajan myötä. 

Mikä on syväoppiminen?

Syväoppiminen yrittää jäljitellä ihmisaivoja mahdollistamalla järjestelmien klusteroinnin ja uskomattoman tarkkojen ennusteiden tekemisen. Se on koneoppimisen osajoukko, joka kouluttaa tietokoneen suorittamaan ihmisen kaltaisia ​​tehtäviä, kuten puheentunnistuksen tai kuvantunnistuksen. Syväoppimisen avulla järjestelmät voivat parantaa kykyään luokitella, tunnistaa, havaita ja kuvata dataa käyttämällä. 

Syvällä oppimisella on suuri rooli monissa tämän päivän teknologioissa, kuten Alexassa ja Sirissä. Se sisältää tietokoneen datakoulutuksen syvien algoritmien avulla, jotta se oppii itsenäisesti tunnistamalla kuvioita käsittelykerrosten avulla. 

Toisin kuin klassinen koneoppiminen, joka yleensä hyödyntää strukturoitua ja merkittyä dataa ennusteiden tekemiseen, syväoppiminen voi käyttää jäsentämätöntä dataa. Tämä tarkoittaa, että suuri osa koneoppimiseen tyypillisesti liittyvästä tietojen esikäsittelystä jää pois. Syväoppimisalgoritmit ottavat ja käsittelevät nämä tiedot, jotka voivat sisältää esimerkiksi tekstiä ja kuvia, ja ne automatisoivat ominaisuuksien poimimisen. Kaikki tämä tarkoittaa, että syväoppiminen riippuu vähemmän ihmisistä kuin muut menetelmät. 

Syväoppimisalgoritmit käyttävät myös gradientin laskeutumisen ja taaksepäin leviämisen prosesseja tullakseen tarkemmiksi. Tämä antaa heille myös mahdollisuuden tehdä ennusteita uusien tietojen perusteella, joita he eivät ole koskaan kohdanneet. 

Syväoppimismallit voivat toteuttaa erilaisia ​​oppimismenetelmiä. He voivat esimerkiksi käydä läpi valvomatonta oppimista, mikä ei vaadi merkittyjä tietojoukkoja. Tämä oppimistekniikka mahdollistaa mallien havaitsemisen tiedosta ja ryhmittelemään ne tiettyjen ominaisuuksien mukaan ilman ihmisen valvontaa. 

Mitä ovat hermoverkot? 

Neuroverkot muodostavat koneoppimisprosessin, ja niiden avulla tietokoneohjelmat voivat tunnistaa malleja ja ratkaista ongelmia tekoälyn, koneoppimisen ja syväoppimisen aloilla.

Hermoverkot, joita usein kutsutaan keinotekoisiksi hermoverkoiksi (ANN:ksi), ovat perustavanlaatuisia syvälle oppimiselle. Ihmisaivojen innoittamana niiden rakenne jäljittelee biologisia hermosoluja. 

Neuroverkoissa on solmukerroksia, jotka sisältävät syöttökerroksen, yhden tai useamman piilotetun kerroksen ja tulostuskerroksen. Jokainen keinotekoinen neuroni tai solmu muodostaa yhteyden toiseen. Neuroverkot luottavat harjoitustietoihin oppiakseen ja parantaakseen ennusteitaan ajan myötä, mikä mahdollistaa niiden käytön monissa sovelluksissa. 

On myös tärkeää huomata, että on olemassa muutamia erilaisia ​​hermoverkkoja: 

• Keinotekoiset hermoverkot (ANN:t): Yksi yleisimmistä syväoppimisverkostojen tyypeistä, ANN:t ovat biologisesti inspiroituja laskennallisia verkkoja, jotka koostuvat kolmesta tai useammasta kerroksesta. Niitä käytetään ratkaisemaan monenlaisia ​​ongelmia, joihin liittyy puheentunnistus, tekstin kääntäminen ja paljon muuta.

• Konvoluutiohermoverkot (CNN:t): Toinen syväoppimisverkkojen tyyppi ovat CNN:t, jotka ovat erityisen hyödyllisiä tietokonenäkö- ja kuvantunnistustehtävissä. Muita hermoverkkoja parempia CNN:t ovat uskomattoman tehokkaita kuva-, ääni- tai puhetulojen kanssa. Ne perustuvat kolmeen päätyyppiseen kerrokseen: konvoluutiokerros, poolauskerros ja täysin yhdistetty (FC) kerros.

• Toistuvat hermoverkot (RNN:t): Toinen syväoppimisverkkojen päätyyppi, RNN:t käyttävät peräkkäistä dataa tai aikasarjadataa ratkaistakseen kielen kääntämiseen ja luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) liittyviä ongelmia.

Keskeiset erot syväoppimisen ja hermoverkkojen välillä

Huolimatta syvästä oppimisesta, joka sisältää hermoverkkoja arkkitehtuurissaan, näiden kahden välillä on selvä ero. 

Sen lisäksi, että ne määritellään eri tavalla, niiden rakenteissa on myös suuri ero. 

Joitakin hermoverkon pääkomponentteja ovat: 

• Neuronit: Matemaattinen funktio, joka on suunniteltu simuloimaan biologisen hermosolun toimintaa. Se laskee syötetyn datan painotetun keskiarvon ja välittää tiedot epälineaarisen funktion kautta.

• Liitännät ja painot: Yhteydet yhdistävät yhdessä kerroksessa olevan neuronin toiseen neuroniin joko samassa tai erillisessä kerroksessa. Jokaiseen liitäntään liitetään painoarvo, joka edustaa yksiköiden välisen yhteyden vahvuutta.

• Levitystoiminto: Neuroverkot koostuvat kahdesta etenemisfunktiosta. Ensimmäinen on eteenpäin eteneminen, joka toimittaa "ennustetun arvon". Toinen on taaksepäin eteneminen, joka antaa "virhearvon".

• Oppimisaste: Neuroverkon oppimisnopeus määrää, kuinka nopeasti tai hitaasti mallin painoarvot päivittyvät. 

Jotkut syvän oppimismallin pääkomponenteista ovat: 

• emolevy: Deep learning -mallit saavat virtansa emolevyn piirisarjasta.

• prosessorit: Syväoppimismallit vaativat GPU:ita ytimien lukumäärän ja prosessorin hintojen perusteella.

• RAM: Syväoppimisalgoritmit vaativat paljon suorittimen käyttöä ja lava-alaa, ja ne vaativat valtavia määriä RAM-muistia.

• PSU: Korkeiden muistivaatimusten vuoksi syväoppimismalleissa on tärkeää käyttää suurta virtalähdettä, joka pystyy käsittelemään monimutkaisia ​​toimintoja. 

Eräitä muita tärkeitä eroja hermoverkkojen ja syväoppimisen välillä ovat verkon kouluttamiseen tarvittava aika. Neuraaliverkot vaativat vähemmän aikaa kuin syväoppimismallit verkon kouluttamiseen. Syväoppimismallit ovat myös tarkempia kuin neuroverkot, ja niiden suorituskyky on parempi. 

Syväoppimisen ja hermoverkkojen käsitteet ovat perustavanlaatuisia nykypäivän tekoälytekniikoille. Ne auttavat automatisoimaan ihmisten aikoinaan suorittamia älyllisiä tehtäviä. Ja nykypäivän digitaalisessa maailmassa tekoälyä käyttävät kaikenkokoiset yritykset ja kaikentyyppiset tehtävät, jotka suoritetaan paljon tehokkaammin kuin ihmiset pystyvät yksin saavuttamaan.