Dziļā mācīšanās pret neironu tīkliem

Ir daudz dažādu koncepciju un paņēmienu, kas veido mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācīšanās (ML) jomas. Divi šādi jēdzieni ir dziļa mācīšanās un neironu tīkli.

Pirms ienirt dziļāk, pareizi definēsim katru no tiem: 

• Padziļināta mācīšanās: Mašīnmācīšanās apakškopa, dziļā mācīšanās, novērš daļu no datu priekšapstrādes, kas parasti ir saistīta ar ML. Dziļās mācīšanās algoritmi var apstrādāt nestrukturētus datus, un, vienkārši sakot, tas ir veids, kā automatizēt paredzamo analīzi.

• Neironu tīkli: Neironu tīkli ir arī mašīnmācīšanās apakškopa, un tie ir pamats dziļās mācīšanās algoritmiem. Iedvesmojoties no cilvēka smadzenēm, tie sastāv no dažādiem slāņiem, kas balstās uz apmācības datiem, lai laika gaitā uzlabotu to precizitāti. 

Kas ir dziļā mācīšanās?

Padziļināta mācīšanās mēģina atdarināt cilvēka smadzenes, ļaujot sistēmām apkopot datus un veikt neticami precīzas prognozes. Tā ir mašīnmācīšanās apakškopa, kas apmāca datoru veikt cilvēkam līdzīgus uzdevumus, piemēram, runas atpazīšanu vai attēla identifikāciju. Izmantojot dziļu mācīšanos, sistēmas var uzlabot savas spējas klasificēt, atpazīt, atklāt un aprakstīt, izmantojot datus. 

Padziļinātai apmācībai ir liela nozīme daudzās mūsdienu tehnoloģijās, piemēram, Alexa un Siri. Tas ietver datora datu apmācību, izmantojot dziļus algoritmus, lai mācītos autonomi, atpazīstot modeļus, izmantojot apstrādes slāņus. 

Atšķirībā no klasiskās mašīnmācīšanās, kas parasti izmanto strukturētus un marķētus datus, lai veiktu prognozes, dziļā mācīšanās var izmantot nestrukturētus datus. Tas nozīmē, ka liela daļa datu priekšapstrādes, kas parasti ir saistīta ar mašīnmācību, ir novērsta. Padziļinātas mācīšanās algoritmi uzņem un apstrādā šos datus, kas var ietvert tādas lietas kā teksts un attēli, un tie automatizē funkciju ieguvi. Tas viss nozīmē, ka dziļa mācīšanās ir mazāk atkarīga no cilvēkiem nekā citas metodes. 

Dziļās mācīšanās algoritmi izmanto arī gradienta nolaišanās un atpakaļejošās izplatīšanas procesus, lai tie kļūtu precīzāki. Tas viņiem arī ļauj veikt prognozes, pamatojoties uz jauniem datiem, ar kuriem viņi nekad nav saskārušies. 

Dziļās mācīšanās modeļi var izmantot dažāda veida mācīšanās metodes. Piemēram, viņi var tikt apmācīti bez uzraudzības, kam nav nepieciešamas marķētas datu kopas. Šī mācīšanās metode ļauj modeļiem noteikt datu modeļus un grupēt tos pēc noteiktiem raksturlielumiem bez cilvēka uzraudzības palīdzības. 

Kas ir neironu tīkli? 

Neironu tīkli veido mašīnmācīšanās procesu, un tie ļauj datorprogrammām atpazīt modeļus un atrisināt problēmas AI, mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās jomās.

Neironu tīkli, ko bieži dēvē par mākslīgajiem neironu tīkliem (ANN), ir dziļas mācīšanās pamats. Iedvesmojoties no cilvēka smadzenēm, to struktūra atdarina bioloģiskos neironus. 

Neironu tīkliem ir mezglu slāņi, kas satur ievades slāni, vienu vai vairākus slēptos slāņus un izvades slāni. Katrs mākslīgais neirons jeb mezgls savienojas ar citu. Neironu tīkli paļaujas uz apmācību datiem, lai laika gaitā apgūtu un uzlabotu prognozes, kas ļauj tos izmantot dažādām lietojumprogrammām. 

Ir arī svarīgi atzīmēt, ka pastāv daži dažādi neironu tīklu veidi: 

• Mākslīgie neironu tīkli (ANN): Viens no visizplatītākajiem dziļās mācīšanās tīklu veidiem, ANN ir bioloģiski iedvesmoti skaitļošanas tīkli, kas sastāv no trim vai vairākiem slāņiem. Tos izmanto, lai atrisinātu dažādas problēmas, kas saistītas ar runas atpazīšanu, teksta tulkošanu un daudz ko citu.

• Konvolucionālie neironu tīkli (CNN): Cits dziļo mācību tīklu veids ir CNN, kas ir īpaši noderīgi datorredzes un attēlu atpazīšanas uzdevumos. Pārspējot citus neironu tīklus, CNN ir neticami efektīvi ar attēla, audio signāla vai runas ievadi. Tie balstās uz trīs galvenajiem slāņu veidiem: konvolucionālo slāni, apvienošanas slāni un pilnībā savienoto (FC) slāni.

• Atkārtoti neironu tīkli (RNN): Vēl viens galvenais dziļās mācīšanās tīklu veids, RNN izmanto secīgus datus vai laikrindu datus, lai atrisinātu problēmas, kas saistītas ar valodas tulkošanu un dabiskās valodas apstrādi (NLP).

Galvenās atšķirības starp dziļo mācīšanos un neironu tīkliem

Neskatoties uz dziļo mācīšanos, kuras arhitektūrā ir iekļauti neironu tīkli, starp tiem ir būtiska atšķirība. 

Papildus tam, ka tie tiek definēti atšķirīgi, pastāv arī būtiskas atšķirības to struktūrās. 

Daži no galvenajiem neironu tīkla komponentiem ir: 

• Neironi: Matemātiska funkcija, kas izstrādāta, lai simulētu bioloģiskā neirona darbību. Tas aprēķina ievadīto datu vidējo svērto vērtību un pārraida informāciju, izmantojot nelineāru funkciju.

• Savienojums un svari: Savienojumi savieno neironu vienā slānī ar citu neironu tajā pašā slānī vai atsevišķā slānī. Katram savienojumam ir pievienota svara vērtība, un tā atspoguļo savienojuma stiprumu starp vienībām.

• Pavairošanas funkcija: Neironu tīkli sastāv no divām izplatīšanās funkcijām. Pirmais ir izplatīšanās uz priekšu, kas nodrošina "paredzamo vērtību". Otrais ir izplatīšanās atpakaļ, kas nodrošina “kļūdas vērtību”.

• Mācību līmenis: Neironu tīkla mācīšanās ātrums nosaka, cik ātri vai lēni tiks atjauninātas modeļa svara vērtības. 

Dažas no galvenajām dziļās mācīšanās modeļa sastāvdaļām ir: 

• Pamatplates: Dziļās mācīšanās modeļus darbina mātesplates mikroshēmojums.

• Pārstrādātāji: Dziļās mācīšanās modeļiem ir nepieciešami GPU, pamatojoties uz kodolu skaitu un procesora izmaksām.

• RAM: Dziļās mācīšanās algoritmiem ir nepieciešams liels CPU lietojums un skatuves platība, un tiem ir nepieciešams milzīgs RAM apjoms.

• PSU: Tā kā ir nepieciešamas lielas atmiņas prasības, dziļās mācīšanās modeļos ir svarīgi izmantot lielu PSU, kas spēj apstrādāt sarežģītas funkcijas. 

Vēl dažas galvenās atšķirības starp neironu tīkliem un dziļo mācīšanos ietver laiku, kas nepieciešams tīkla apmācībai. Neironu tīkliem ir nepieciešams mazāk laika nekā dziļās mācīšanās modeļiem, lai apmācītu tīklu. Dziļās mācīšanās modeļi ir arī precīzāki nekā neironu tīkli, un tiem ir augstāka veiktspēja. 

Dziļās mācīšanās un neironu tīklu jēdzieni ir mūsdienu mākslīgā intelekta tehnoloģiju pamatā. Tie palīdz automatizēt intelektuālos uzdevumus, ko kādreiz veica cilvēki. Un mūsdienu digitālajā pasaulē AI izmanto dažāda lieluma uzņēmumi un visu veidu uzdevumi, kas tiek veikti daudz efektīvāk, nekā cilvēki varētu paveikt atsevišķi.