Tagħlim fil-fond vs Netwerks newrali

Hemm ħafna kunċetti u tekniki differenti li jiffurmaw l-oqsma tal-intelliġenza artifiċjali (AI) u t-tagħlim tal-magni (ML). Żewġ kunċetti bħal dawn huma tagħlim fil-fond u netwerks newrali.

Ejja niddefinixxu sew kull wieħed qabel ma ngħaddu aktar fil-fond: 

• tagħlim profond: Subsett ta' tagħlim bil-magni, it-tagħlim profond jelimina xi wħud mill-ipproċessar minn qabel tad-dejta li normalment ikun involut ma' ML. L-algoritmi ta' tagħlim fil-fond jistgħu jipproċessaw data mhux strutturata, u fi kliem sempliċi, huwa mod kif l-analitika ta 'tbassir tiġi awtomatizzata.

• Netwerks newrali: In-netwerks newrali huma wkoll subsett ta’ tagħlim bil-magni u huma fundamentali għall-algoritmi ta’ tagħlim profond. Ispirati mill-moħħ tal-bniedem, huma komposti minn diversi saffi li jiddependu fuq data ta 'taħriġ biex itejbu l-eżattezza tagħhom maż-żmien. 

X'inhu Deep Learning?

It-tagħlim profond jipprova jimita l-moħħ tal-bniedem billi jippermetti lis-sistemi jiġbru d-dejta u jagħmlu tbassir preċiżi oerhört. Huwa subsett ta 'tagħlim tal-magni li jħarreġ kompjuter biex iwettaq kompiti simili għall-bniedem, bħar-rikonoxximent tad-diskors jew l-identifikazzjoni tal-immaġni. Permezz ta’ tagħlim profond, is-sistemi jistgħu jtejbu l-kapaċitajiet tagħhom biex jikklassifikaw, jagħrfu, jiskopru, u jiddeskrivu l-użu tad-dejta. 

It-tagħlim fil-fond għandu rwol kbir f'ħafna mit-teknoloġiji tal-lum, bħal Alexa u Siri. Dan jinvolvi taħriġ ta' data kompjuter permezz ta' algoritmi profondi biex titgħallem b'mod awtonomu billi tagħraf mudelli bl-użu ta' saffi ta' pproċessar. 

B'differenza mit-tagħlim klassiku bil-magni, li normalment juża data strutturata u ttikkettjata biex jagħmel tbassir, it-tagħlim fil-fond jista' juża data mhux strutturata. Dan ifisser li ħafna mill-ipproċessar minn qabel tad-dejta tipikament involut mat-tagħlim tal-magni huwa eliminat. L-algoritmi ta' tagħlim profond jinġerixxu u jipproċessaw din id-dejta, li tista' tinkludi affarijiet bħal test u stampi, u awtomatizzaw l-estrazzjoni tal-karatteristiċi. Dan kollu jfisser li t-tagħlim fil-fond jiddependi inqas fuq il-bnedmin minn metodi oħra. 

L-algoritmi ta 'tagħlim fil-fond jużaw ukoll il-proċessi ta' dixxendenza tal-gradjent u backpropagation biex isiru aktar preċiżi. Dan jippermettilhom ukoll jagħmlu tbassir ibbażati fuq data ġdida li qatt ma ltaqgħu magħhom. 

Mudelli ta’ tagħlim profond jistgħu jwettqu tipi differenti ta’ metodi ta’ tagħlim. Pereżempju, jistgħu jgħaddu minn tagħlim mhux sorveljat, li ma jeħtieġx settijiet ta' dejta ttikkettjati. Din it-teknika ta’ tagħlim tippermetti lill-mudelli jiskopru mudelli fid-dejta u jiġbruhom b’ċerti karatteristiċi, kollha mingħajr l-għajnuna tas-superviżjoni umana. 

X'inhuma Netwerks Newrali? 

In-netwerks newrali jiffurmaw il-proċess tat-tagħlim tal-magni, u huma dawk li jippermettu lill-programmi tal-kompjuter jirrikonoxxu mudelli u jsolvu problemi fl-oqsma tal-AI, it-tagħlim tal-magni u t-tagħlim profond.

Spiss imsejħa netwerks newrali artifiċjali (ANNs), in-netwerks newrali huma fundamentali għat-tagħlim profond. Ispirata mill-moħħ tal-bniedem, l-istruttura tagħhom timita n-newroni bijoloġiċi. 

In-netwerks newrali għandhom saffi ta 'nodi li fihom saff ta' input, saff moħbi wieħed jew aktar, u saff ta 'output. Kull newron artifiċjali, jew nodu, jgħaqqad ma 'ieħor. Netwerks newrali jiddependu fuq data ta 'taħriġ biex jitgħallmu u jtejbu t-tbassir tagħhom maż-żmien, li huwa dak li jippermettilhom li jintużaw għal varjetà ta' applikazzjonijiet. 

Huwa importanti wkoll li wieħed jinnota li hemm ftit tipi differenti ta 'netwerks newrali: 

• Netwerks newrali artifiċjali (ANNs): Wieħed mill-aktar tipi komuni ta 'netwerks ta' tagħlim profond, l-ANNs huma netwerks komputazzjonali ispirati bijoloġikament li jikkonsistu fi tliet saffi jew aktar. Jintużaw biex isolvu firxa wiesgħa ta 'problemi li jinvolvu rikonoxximent tad-diskors, traduzzjoni ta' testi, u ħafna aktar.

• Netwerks Newrali Konvoluzzjonali (CNNs): Tip ieħor ta 'netwerks ta' tagħlim fil-fond huma CNNs, li huma speċjalment utli għall-ħidmiet ta 'viżjoni tal-kompjuter u rikonoxximent tal-immaġni. Superjuri għal netwerks newrali oħra, is-CNNs huma oerhört effiċjenti b'immaġini, sinjal awdjo, jew inputs tad-diskors. Jiddependu fuq tliet tipi ewlenin ta 'saffi: is-saff konvoluzzjonali, is-saff tal-pooling, u s-saff kompletament konness (FC).

• Netwerks Newrali Rikorrenti (RNNs): Tip ieħor ewlieni ta 'netwerks ta' tagħlim profond, RNNs jużaw data sekwenzjali jew data ta 'serje ta' ħin biex isolvu problemi relatati mat-traduzzjoni tal-lingwa u l-ipproċessar tal-lingwa naturali (NLP).

Differenzi Ewlenin Bejn Tagħlim Profond u Netwerks newrali

Minkejja t-tagħlim fil-fond li jinkorpora netwerks newrali fl-arkitettura tiegħu, hemm differenza kbira bejn it-tnejn. 

Minbarra li huma definiti b'mod differenti, hemm ukoll differenza kbira fl-istrutturi tagħhom. 

Uħud mill-komponenti ewlenin ta 'netwerk newrali jinkludu: 

• Newroni: Funzjoni matematika mfassla biex tissimula l-funzjonament ta 'newron bijoloġiku. Jikkalkula l-medja peżata tal-input tad-dejta u tgħaddi l-informazzjoni permezz ta' funzjoni mhux lineari.

• Konnessjoni u Piżijiet: Konnessjonijiet jgħaqqdu newron f'saff wieħed ma 'newron ieħor jew fl-istess saff jew saff separat. Valur tal-piż huwa konness ma 'kull konnessjoni, u jirrappreżenta s-saħħa tal-konnessjoni bejn l-unitajiet.

• Funzjoni ta' Propagazzjoni: Netwerks newrali jikkonsistu f'żewġ funzjonijiet ta 'propagazzjoni. L-ewwel hija l-propagazzjoni 'l quddiem, li tagħti l-"valur previst." It-tieni hija l-propagazzjoni b'lura, li tagħti l-"valur tal-iżball."

• Rata ta' Tagħlim: Ir-rata ta 'tagħlim ta' netwerk newrali tiddetermina kemm malajr jew bil-mod il-valuri tal-piż tal-mudell se jiġu aġġornati. 

Uħud mill-komponenti ewlenin ta 'mudell ta' tagħlim profond jinkludu: 

• Motherboard: Mudelli ta 'tagħlim profond huma mħaddma mill-chipset motherboard.

• Proċessuri: Mudelli ta 'tagħlim fil-fond jeħtieġu GPUs ibbażati fuq in-numru ta' cores u l-ispiża tal-proċessur.

• RAM: L-algoritmi ta' tagħlim fil-fond jitolbu użu għoli ta' CPU u żona tal-istadju, u jeħtieġu ammonti kbar ta' RAM.

• PSU: Minħabba t-talbiet għoljin tal-memorja, huwa importanti li mudelli ta 'tagħlim fil-fond jimpjegaw PSU kbir li jista' jimmaniġġja l-funzjonijiet kumplessi. 

Xi differenzi ewlenin aktar bejn in-netwerks newrali u t-tagħlim fil-fond jinkludu l-ħin meħtieġ biex jitħarreġ in-netwerk. Netwerks newrali jeħtieġu inqas ħin minn mudelli ta 'tagħlim fil-fond biex iħarrġu n-netwerk. Mudelli ta 'tagħlim profond huma wkoll aktar preċiżi minn netwerks newrali, u juru prestazzjoni ogħla. 

Il-kunċetti ta' tagħlim profond u netwerks newrali huma fundamentali għat-teknoloġiji tal-intelliġenza artifiċjali tal-lum. Jgħinu fl-awtomatizzazzjoni tal-kompiti intellettwali li darba kienu jsiru mill-bnedmin. U fid-dinja diġitali tal-lum, l-AI qed tintuża minn kumpaniji ta' kull daqs u għal kull tip ta' kompiti, li qed jitwettqu b'mod ferm aktar effiċjenti milli jistgħu jiksbu l-bnedmin waħedhom.