Diep leren versus neurale netwerken

Er zijn veel verschillende concepten en technieken die deel uitmaken van de vakgebieden kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Twee van dergelijke concepten zijn deep learning en neurale netwerken.

Laten we ze allemaal goed definiëren voordat we dieper duiken: 

• Diep leren: Deep learning, een subset van machine learning, elimineert een deel van de gegevensvoorverwerking die gewoonlijk bij ML betrokken is. Deep learning-algoritmen kunnen ongestructureerde gegevens verwerken en zijn, simpel gezegd, een manier om voorspellende analyses te automatiseren.

• Neurale netwerken: Neurale netwerken zijn ook een subset van machine learning en zijn fundamenteel voor deep learning-algoritmen. Geïnspireerd door het menselijk brein, zijn ze samengesteld uit verschillende lagen die afhankelijk zijn van trainingsgegevens om hun nauwkeurigheid in de loop van de tijd te verbeteren. 

Wat is diep leren?

Diep leren probeert het menselijk brein na te bootsen door systemen in staat te stellen gegevens te clusteren en ongelooflijk nauwkeurige voorspellingen te doen. Het is een subset van machine learning die een computer traint om mensachtige taken uit te voeren, zoals spraakherkenning of beeldidentificatie. Door middel van deep learning kunnen systemen hun vermogen verbeteren om gegevens te classificeren, herkennen, detecteren en beschrijven. 

Diep leren speelt een grote rol in veel van de huidige technologieën, zoals Alexa en Siri. Het gaat om gegevens die een computer trainen door middel van diepe algoritmen om autonoom te leren door patronen te herkennen met behulp van verwerkingslagen. 

In tegenstelling tot klassieke machine learning, die meestal gebruikmaakt van gestructureerde en gelabelde data om voorspellingen te doen, kan deep learning ongestructureerde data gebruiken. Dit betekent dat veel van de gegevensvoorverwerking die typisch is voor machine learning, wordt geëlimineerd. Deep learning-algoritmen nemen deze gegevens op en verwerken deze, waaronder zaken als tekst en afbeeldingen, en ze automatiseren het extraheren van functies. Dit alles betekent dat diep leren minder afhankelijk is van mensen dan andere methoden. 

Deep learning-algoritmen maken ook gebruik van de processen van gradiëntdaling en backpropagation om nauwkeuriger te worden. Hierdoor kunnen ze ook voorspellingen doen op basis van nieuwe gegevens die ze nog nooit zijn tegengekomen. 

Deep learning-modellen kunnen verschillende soorten leermethoden uitvoeren. Ze kunnen bijvoorbeeld onbewaakt leren ondergaan, waarvoor geen gelabelde datasets nodig zijn. Deze leertechniek stelt de modellen in staat patronen in gegevens te detecteren en deze te clusteren op basis van bepaalde kenmerken, allemaal zonder de hulp van menselijk toezicht. 

Wat zijn neurale netwerken? 

Neurale netwerken vormen het proces van machine learning en stellen computerprogramma's in staat patronen te herkennen en problemen op het gebied van AI, machine learning en deep learning op te lossen.

Vaak aangeduid als kunstmatige neurale netwerken (ANN's), zijn neurale netwerken van fundamenteel belang voor diepgaand leren. Geïnspireerd door het menselijk brein, bootst hun structuur biologische neuronen na. 

Neurale netwerken hebben knooppuntlagen die een invoerlaag, een of meer verborgen lagen en een uitvoerlaag bevatten. Elk kunstmatig neuron, of knooppunt, maakt verbinding met een ander. Neurale netwerken vertrouwen op trainingsgegevens om hun voorspellingen in de loop van de tijd te leren en te verbeteren, waardoor ze voor verschillende toepassingen kunnen worden gebruikt. 

Het is ook belangrijk op te merken dat er een paar verschillende soorten neurale netwerken zijn: 

• Kunstmatige neurale netwerken (ANN's): ANN's, een van de meest voorkomende soorten deep learning-netwerken, zijn biologisch geïnspireerde computationele netwerken die uit drie of meer lagen bestaan. Ze worden gebruikt om een ​​breed scala aan problemen met spraakherkenning, tekstvertaling en nog veel meer op te lossen.

• Convolutionele neurale netwerken (CNN's): Een ander type deep learning-netwerken zijn CNN's, die vooral nuttig zijn voor computervisie en beeldherkenningstaken. CNN's zijn superieur aan andere neurale netwerken en zijn ongelooflijk efficiënt met beeld-, audiosignaal- of spraakinvoer. Ze vertrouwen op drie hoofdtypen lagen: de convolutionele laag, de poollaag en de volledig verbonden (FC) laag.

• Terugkerende neurale netwerken (RNN's): Nog een belangrijk type deep learning-netwerken, RNN's, gebruiken sequentiële gegevens of tijdreeksgegevens om problemen op te lossen die verband houden met taalvertaling en natuurlijke taalverwerking (NLP).

Belangrijkste verschillen tussen diep leren en neurale netwerken

Ondanks dat deep learning neurale netwerken in zijn architectuur opneemt, is er een groot verschil tussen beide. 

Behalve dat ze anders gedefinieerd zijn, is er ook een groot verschil in hun structuren. 

Enkele van de belangrijkste componenten van een neuraal netwerk zijn: 

• neuronen: Een wiskundige functie die is ontworpen om de werking van een biologisch neuron te simuleren. Het berekent het gewogen gemiddelde van de gegevensinvoer en geeft informatie door via een niet-lineaire functie.

• Aansluiting en gewichten: Verbindingen verbinden een neuron in de ene laag met een ander neuron in dezelfde laag of een aparte laag. Aan elke verbinding is een gewichtswaarde gekoppeld, die de sterkte van de verbinding tussen de eenheden weergeeft.

• Voortplantingsfunctie: Neurale netwerken bestaan ​​uit twee voortplantingsfuncties. De eerste is voorwaartse voortplanting, die de "voorspelde waarde" oplevert. De tweede is achterwaartse voortplanting, die de "foutwaarde" oplevert.

• Leertempo: De leersnelheid van een neuraal netwerk bepaalt hoe snel of langzaam de gewichtswaarden van het model worden bijgewerkt. 

Enkele van de belangrijkste componenten van een deep learning-model zijn: 

• moederbord: Deep learning-modellen worden aangedreven door de chipset van het moederbord.

• processoren: Deep learning-modellen vereisen GPU's op basis van het aantal kernen en de kosten van de processor.

• RAM: Deep learning-algoritmen vereisen een hoog CPU-gebruik en podiumgebied, en ze vereisen enorme hoeveelheden RAM.

• PSU: Vanwege de hoge geheugenvereisten is het voor deep learning-modellen belangrijk om een ​​grote PSU te gebruiken die de complexe functies aankan. 

Enkele andere belangrijke verschillen tussen neurale netwerken en diep leren zijn de tijd die nodig is om het netwerk te trainen. Neurale netwerken hebben minder tijd nodig dan deep learning-modellen om het netwerk te trainen. Deep learning-modellen zijn ook nauwkeuriger dan neurale netwerken en presteren beter. 

De concepten van diep leren en neurale netwerken zijn fundamenteel voor de hedendaagse kunstmatige-intelligentietechnologieën. Ze helpen bij het automatiseren van intellectuele taken die ooit door mensen werden uitgevoerd. En in de digitale wereld van vandaag wordt AI gebruikt door bedrijven van elke omvang en voor alle soorten taken, die veel efficiënter worden uitgevoerd dan mensen alleen zouden kunnen.