Duboko učenje nasuprot neuronskim mrežama

Mnogo je različitih koncepata i tehnika koje čine područja umjetne inteligencije (AI) i strojnog učenja (ML). Dva takva koncepta su duboko učenje i neuronske mreže.

Ispravno definirajmo svaki prije nego što zaronimo dublje: 

• Duboko učenje: Podskup strojnog učenja, dubinsko učenje eliminira dio pretprocesiranja podataka koji je obično uključen u ML. Algoritmi dubokog učenja mogu obrađivati ​​nestrukturirane podatke, i jednostavno rečeno, to je način automatizacije prediktivne analitike.

• Neuronske mreže: Neuronske mreže također su podskup strojnog učenja i temeljne su za algoritme dubokog učenja. Inspirirani ljudskim mozgom, sastoje se od različitih slojeva koji se oslanjaju na podatke o uvježbavanju kako bi poboljšali svoju točnost tijekom vremena. 

Što je duboko učenje?

Duboko učenje pokušava oponašati ljudski mozak omogućavajući sustavima grupiranje podataka i izradu nevjerojatno preciznih predviđanja. To je podskup strojnog učenja koji obučava računalo za obavljanje zadataka sličnih ljudskim, kao što je prepoznavanje govora ili identifikacija slike. Dubinskim učenjem sustavi mogu poboljšati svoje sposobnosti klasificiranja, prepoznavanja, otkrivanja i opisivanja pomoću podataka. 

Duboko učenje igra veliku ulogu u mnogim današnjim tehnologijama, kao što su Alexa i Siri. Uključuje podatkovno osposobljavanje računala putem dubokih algoritama za samostalno učenje prepoznavanjem uzoraka pomoću slojeva obrade. 

Za razliku od klasičnog strojnog učenja, koje obično koristi strukturirane i označene podatke za predviđanje, duboko učenje može koristiti nestrukturirane podatke. To znači da se eliminira mnogo predobrade podataka koja je obično uključena u strojno učenje. Algoritmi dubokog učenja unose i obrađuju te podatke, koji mogu uključivati ​​stvari poput teksta i slika, te automatiziraju ekstrakciju značajki. Sve to znači da se duboko učenje manje oslanja na ljude nego druge metode. 

Algoritmi dubokog učenja također koriste procese gradijentnog spuštanja i povratnog širenja kako bi postali precizniji. To im također omogućuje da daju predviđanja na temelju novih podataka s kojima se nikada nisu susreli. 

Modeli dubokog učenja mogu provoditi različite vrste metoda učenja. Na primjer, mogu proći kroz nenadzirano učenje, koje ne zahtijeva označene skupove podataka. Ova tehnika učenja omogućuje modelima da otkriju obrasce u podacima i grupiraju ih prema određenim karakteristikama, sve bez pomoći ljudskog nadzora. 

Što su neuronske mreže? 

Neuronske mreže čine proces strojnog učenja i one su ono što omogućuje računalnim programima prepoznavanje obrazaca i rješavanje problema u područjima umjetne inteligencije, strojnog učenja i dubokog učenja.

Često se nazivaju umjetnim neuronskim mrežama (ANN), neuronske mreže temeljne su za duboko učenje. Inspirirana ljudskim mozgom, njihova struktura oponaša biološke neurone. 

Neuronske mreže imaju slojeve čvorova koji sadrže ulazni sloj, jedan ili više skrivenih slojeva i izlazni sloj. Svaki umjetni neuron, ili čvor, povezuje se s drugim. Neuronske mreže oslanjaju se na podatke o obučavanju kako bi naučile i poboljšale svoja predviđanja tijekom vremena, što im omogućuje upotrebu za različite primjene. 

Također je važno napomenuti da postoji nekoliko različitih vrsta neuronskih mreža: 

• Umjetne neuronske mreže (ANN): Jedna od najčešćih vrsta mreža dubokog učenja, ANN su biološki inspirirane računalne mreže koje se sastoje od tri ili više slojeva. Koriste se za rješavanje širokog spektra problema koji uključuju prepoznavanje govora, prijevod teksta i još mnogo toga.

• Konvolucijske neuronske mreže (CNN): Druga vrsta mreža dubokog učenja su CNN-ovi, koji su posebno korisni za zadatke računalnog vida i prepoznavanja slika. Superiorni u odnosu na druge neuronske mreže, CNN-ovi su nevjerojatno učinkoviti sa slikom, audio signalom ili govornim ulazom. Oslanjaju se na tri glavne vrste slojeva: konvolucijski sloj, sloj udruživanja i potpuno povezani (FC) sloj.

• Ponavljajuće neuronske mreže (RNN): Još jedna glavna vrsta mreža dubokog učenja, RNN-ovi koriste sekvencijalne podatke ili podatke vremenskih serija za rješavanje problema povezanih s prevođenjem jezika i obradom prirodnog jezika (NLP).

Ključne razlike između dubokog učenja i neuronskih mreža

Unatoč dubokom učenju koje uključuje neuronske mreže u svoju arhitekturu, postoji velika razlika između to dvoje. 

Osim što su različito definirani, postoji i velika razlika u njihovim strukturama. 

Neke od glavnih komponenti neuronske mreže uključuju: 

• neuroni: Matematička funkcija osmišljena za simulaciju funkcioniranja biološkog neurona. Izračunava ponderirani prosjek ulaznih podataka i prenosi informacije kroz nelinearnu funkciju.

• Veza i težine: Veze povezuju neuron u jednom sloju s drugim neuronom u istom sloju ili zasebnom sloju. Uz svaku vezu je vezana vrijednost težine koja predstavlja snagu veze između jedinica.

• Funkcija širenja: Neuronske mreže sastoje se od dvije funkcije širenja. Prvi je širenje prema naprijed, koje daje "predviđenu vrijednost". Drugi je širenje unatrag, koje daje "vrijednost pogreške".

• Stopa učenja: Brzina učenja neuronske mreže određuje koliko brzo ili sporo će se vrijednosti težine modela ažurirati. 

Neke od glavnih komponenti modela dubokog učenja uključuju: 

• matična ploča: Modele dubokog učenja pokreće čipset matične ploče.

• procesori: Modeli dubokog učenja zahtijevaju GPU-ove na temelju broja jezgri i cijene procesora.

• RADNA MEMORIJA: Algoritmi dubokog učenja zahtijevaju veliku upotrebu CPU-a i pozornice te zahtijevaju ogromne količine RAM-a.

• Napajanje: Zbog velikih zahtjeva za memorijom, za modele dubinskog učenja važno je koristiti veliki PSU koji može podnijeti složene funkcije. 

Još neke ključne razlike između neuronskih mreža i dubokog učenja uključuju vrijeme potrebno za treniranje mreže. Neuronske mreže zahtijevaju manje vremena od modela dubokog učenja za treniranje mreže. Modeli dubokog učenja također su precizniji od neuronskih mreža i pokazuju veću izvedbu. 

Koncepti dubokog učenja i neuronskih mreža temeljni su za današnje tehnologije umjetne inteligencije. Oni pomažu automatizirati intelektualne zadatke koje su nekoć obavljali ljudi. A u današnjem digitalnom svijetu, AI koriste tvrtke svih veličina i za sve vrste zadataka, koji se izvršavaju daleko učinkovitije nego što bi to ljudi mogli postići sami.