Artificial Intelligence

ディープラーニングとニューラルネットワークの比較

更新中 on 2022 年 12 月 9 日

アレックスマクファーランド

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の分野を構成するさまざまな概念と技術があります。そのような 2 つの概念は、ディープラーニングとニューラルネットワークです。

さらに詳しく説明する前に、それぞれを適切に定義しましょう。

深層学習： 機械学習のサブセットであるディープラーニングは、通常 ML に関係するデータ前処理の一部を排除します。深層学習アルゴリズムは非構造化データを処理でき、簡単に言えば、予測分析を自動化する方法です。
ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークも機械学習のサブセットであり、深層学習アルゴリズムの基礎です。人間の脳からインスピレーションを得たもので、トレーニングデータに依存して時間の経過とともに精度が向上するさまざまなレイヤーで構成されています。

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは、システムがデータをクラスター化し、信じられないほど正確な予測を行えるようにすることで、人間の脳を模倣しようとします。これは、音声認識や画像識別など、人間に似たタスクを実行するようにコンピューターを訓練する機械学習のサブセットです。深層学習を通じて、システムはデータを使用して分類、認識、検出、記述する能力を向上させることができます。

ディープラーニングは、Alexa や Siri など、今日のテクノロジーの多くで大きな役割を果たしています。これには、処理層を使用してパターンを認識することで自律的に学習するための、深いアルゴリズムを通じてコンピューターをデータトレーニングすることが含まれます。

通常、構造化およびラベル付けされたデータを活用して予測を行う従来の機械学習とは異なり、ディープラーニングでは非構造化データを使用できます。これは、機械学習に通常関係する多くのデータ前処理が排除されることを意味します。深層学習アルゴリズムは、テキストや画像などを含むこのデータを取り込んで処理し、特徴抽出を自動化します。これらすべては、ディープラーニングが他の手法に比べて人間への依存度が低いことを意味します。

深層学習アルゴリズムは、精度を高めるために勾配降下法と逆伝播のプロセスも使用します。これにより、これまでに遭遇したことのない新しいデータに基づいて予測を行うこともできます。

深層学習モデルは、さまざまな種類の学習方法を実行できます。たとえば、ラベル付きデータセットを必要としない教師なし学習を行うことができます。この学習手法により、モデルは人間の監視なしで、データ内のパターンを検出し、特定の特性によってそれらをクラスター化することができます。

ニューラルネットワークとは何ですか？

ニューラルネットワークは機械学習のプロセスを構成し、コンピュータープログラムが AI、機械学習、深層学習の分野でパターンを認識して問題を解決できるようにします。

人工ニューラルネットワーク (ANN) とも呼ばれるニューラルネットワークは、深層学習の基礎です。人間の脳からインスピレーションを得たその構造は、生物学的なニューロンを模倣しています。

ニューラルネットワークには、入力層、XNUMX つ以上の隠れ層、および出力層を含むノード層があります。各人工ニューロン、つまりノードは別のニューロンに接続します。ニューラルネットワークはトレーニングデータに依存して学習し、時間の経過とともに予測を改善します。これにより、ニューラルネットワークをさまざまなアプリケーションに使用できるようになります。

ニューラルネットワークにはいくつかの異なる種類があることに注意することも重要です。

人工ニューラルネットワーク (ANN): 深層学習ネットワークの最も一般的なタイプの XNUMX つである ANN は、生物学にヒントを得た XNUMX つ以上の層で構成される計算ネットワークです。これらは、音声認識、テキスト翻訳などに関する幅広い問題を解決するために使用されます。
畳み込みニューラルネットワーク (CNN): 別のタイプの深層学習ネットワークは CNN であり、これはコンピュータービジョンや画像認識タスクに特に役立ちます。他のニューラルネットワークよりも優れた CNN は、画像、オーディオ信号、または音声入力に対して信じられないほど効率的です。これらは、畳み込み層、プーリング層、完全接続 (FC) 層という 3 つの主要なタイプの層に依存しています。
リカレントニューラルネットワーク (RNN): もう 1 つの主要なタイプの深層学習ネットワークである RNN は、逐次データまたは時系列データを使用して、言語翻訳と自然言語処理 (NLP) に関連する問題を解決します。

ディープラーニングとニューラルネットワークの主な違い

ディープラーニングはそのアーキテクチャ内にニューラルネットワークを組み込んでいますが、この XNUMX つの間には明確な違いがあります。

定義が異なるだけでなく、構造にも大きな違いがあります。

ニューラルネットワークの主なコンポーネントには次のようなものがあります。

ニューロン： 生物学的ニューロンの機能をシミュレートするために設計された数学関数。データ入力の加重平均を計算し、非線形関数を通じて情報を中継します。
接続と重量: 接続は、ある層のニューロンを、同じ層または別の層の別のニューロンに接続します。各接続には重み値が接続されており、ユニット間の接続の強さを表します。
伝播関数: ニューラルネットワークは XNUMX つの伝播関数で構成されます。 XNUMX つ目は順伝播で、「予測値」を提供します。 XNUMX つ目は逆方向伝播で、「エラー値」を提供します。
学習率: ニューラルネットワークの学習速度によって、モデルの重み値が更新される速さまたは遅さが決まります。

深層学習モデルの主なコンポーネントには次のようなものがあります。

マザーボード： 深層学習モデルはマザーボードのチップセットを利用しています。
プロセッサ： ディープラーニングモデルには、プロセッサのコア数とコストに基づいて GPU が必要です。
RAM: 深層学習アルゴリズムは、高い CPU 使用率とステージ領域を必要とし、大量の RAM を必要とします。
PSU： メモリ需要が高いため、深層学習モデルでは複雑な機能を処理できる大規模な PSU を採用することが重要です。

ニューラルネットワークとディープラーニングのさらに重要な違いには、ネットワークのトレーニングに必要な時間が含まれます。ニューラルネットワークは、ネットワークのトレーニングに必要な時間が深層学習モデルよりも短くなります。また、ディープラーニングモデルはニューラルネットワークよりも正確であり、より高いパフォーマンスを示します。

ディープラーニングとニューラルネットワークの概念は、今日の人工知能テクノロジーの基礎です。これらは、かつて人間が行っていた知的作業を自動化するのに役立ちます。そして今日のデジタル世界では、AI があらゆる規模の企業であらゆる種類のタスクに使用されており、人間だけで達成できるよりもはるかに効率的に実行されています。