Dyplæring vs nevrale nettverk

Det er mange forskjellige konsepter og teknikker som utgjør feltene kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). To slike konsepter er dyp læring og nevrale nettverk.

La oss definere hver enkelt riktig før vi dykker dypere: 

• Dyp læring: En undergruppe av maskinlæring, dyp læring, eliminerer noe av dataforbehandlingen som vanligvis er involvert i ML. Dyplæringsalgoritmer kan behandle ustrukturerte data, og enkelt sagt er det en måte å automatisere prediktiv analyse på.

• Nevrale nettverk: Nevrale nettverk er også en undergruppe av maskinlæring og er grunnleggende for dyplæringsalgoritmer. Inspirert av den menneskelige hjernen, er de sammensatt av forskjellige lag som er avhengige av treningsdata for å forbedre nøyaktigheten over tid. 

Hva er Deep Learning?

Deep learning forsøker å etterligne den menneskelige hjernen ved å gjøre det mulig for systemer å gruppere data og lage utrolig nøyaktige spådommer. Det er en undergruppe av maskinlæring som trener en datamaskin til å utføre menneskelignende oppgaver, for eksempel talegjenkjenning eller bildeidentifikasjon. Gjennom dyp læring kan systemer forbedre sine evner til å klassifisere, gjenkjenne, oppdage og beskrive ved hjelp av data. 

Dyplæring spiller en stor rolle i mange av dagens teknologier, som Alexa og Siri. Det innebærer datatrening av en datamaskin gjennom dype algoritmer for å lære autonomt ved å gjenkjenne mønstre ved hjelp av lag med prosessering. 

I motsetning til klassisk maskinlæring, som vanligvis utnytter strukturerte og merkede data for å lage spådommer, kan dyp læring bruke ustrukturerte data. Dette betyr at mye av dataforbehandlingen som vanligvis er involvert i maskinlæring, er eliminert. Dyplæringsalgoritmer inntar og behandler disse dataene, som kan inkludere ting som tekst og bilder, og de automatiserer funksjonsutvinning. Alt dette betyr at dyp læring er mindre avhengig av mennesker enn andre metoder. 

Dyplæringsalgoritmer bruker også prosessene med gradientnedstigning og backpropagation for å bli mer nøyaktige. Dette gjør dem også i stand til å lage spådommer basert på nye data de aldri har møtt. 

Dyplæringsmodeller kan gjennomføre ulike typer læringsmetoder. For eksempel kan de gjennomgå uovervåket læring, noe som ikke krever merkede datasett. Denne læringsteknikken gjør det mulig for modellene å oppdage mønstre i data og gruppere dem etter bestemte egenskaper, alt uten hjelp av menneskelig tilsyn. 

Hva er nevrale nettverk? 

Nevrale nettverk utgjør prosessen med maskinlæring, og de er det som gjør dataprogrammer i stand til å gjenkjenne mønstre og løse problemer innen AI, maskinlæring og dyp læring.

Ofte referert til som kunstige nevrale nettverk (ANN), nevrale nettverk er grunnleggende for dyp læring. Inspirert av den menneskelige hjernen, etterligner deres struktur biologiske nevroner. 

Nevrale nettverk har nodelag som inneholder et inngangslag, ett eller flere skjulte lag og et utgangslag. Hver kunstig nevron, eller node, kobles til en annen. Nevrale nettverk er avhengige av treningsdata for å lære og forbedre sine spådommer over tid, noe som gjør at de kan brukes til en rekke applikasjoner. 

Det er også viktig å merke seg at det finnes noen forskjellige typer nevrale nettverk: 

• Kunstige nevrale nettverk (ANN): En av de vanligste typene dyplæringsnettverk, ANN-er er biologisk inspirerte datanettverk som består av tre eller flere lag. De brukes til å løse et bredt spekter av problemer som involverer talegjenkjenning, tekstoversettelse og mye mer.

• Convolutional Neural Networks (CNN): En annen type dyplæringsnettverk er CNN-er, som er spesielt nyttige for datasyn og bildegjenkjenningsoppgaver. Overlegen andre nevrale nettverk er CNN-er utrolig effektive med bilde-, lydsignal- eller taleinnganger. De er avhengige av tre hovedtyper av lag: konvolusjonslaget, poolinglaget og det fullstendig sammenkoblede (FC) laget.

• Tilbakevendende nevrale nettverk (RNN): En annen hovedtype dyplæringsnettverk, RNN-er bruker sekvensielle data eller tidsseriedata for å løse problemer knyttet til språkoversettelse og naturlig språkbehandling (NLP).

Viktige forskjeller mellom dyp læring og nevrale nettverk

Til tross for dyp læring som inkluderer nevrale nettverk i sin arkitektur, er det en sterk forskjell mellom de to. 

Foruten å være definert annerledes, er det også en stor forskjell i strukturene deres. 

Noen av hovedkomponentene i et nevralt nettverk inkluderer: 

• Nevroner: En matematisk funksjon designet for å simulere funksjonen til et biologisk nevron. Den beregner det vektede gjennomsnittet av datainngangen og videresender informasjon gjennom en ikke-lineær funksjon.

• Tilkobling og vekter: Forbindelser kobler et nevron i ett lag til et annet nevron i enten samme lag eller et separat lag. En vektverdi er knyttet til hver forbindelse, og den representerer styrken til forbindelsen mellom enhetene.

• Forplantningsfunksjon: Nevrale nettverk består av to forplantningsfunksjoner. Den første er forplantning fremover, som gir den "forutsagte verdien". Den andre er forplantning bakover, som gir "feilverdien".

• Læringsrate: Læringshastigheten til et nevralt nettverk bestemmer hvor raskt eller sakte vektverdiene til modellen vil bli oppdatert. 

Noen av hovedkomponentene i en dyplæringsmodell inkluderer: 

• hovedkort: Deep learning-modeller drives av hovedkortets brikkesett.

• Prosessorer: Dyplæringsmodeller krever GPUer basert på antall kjerner og prosessorens pris.

• RAM: Dyplæringsalgoritmer krever høy CPU-bruk og sceneareal, og de krever enorme mengder RAM.

• PSU: På grunn av de høye minnekravene er det viktig for dyplæringsmodeller å bruke en stor PSU som kan håndtere de komplekse funksjonene. 

Noen flere viktige forskjeller mellom nevrale nettverk og dyp læring inkluderer tiden som kreves for å trene nettverket. Nevrale nettverk krever mindre tid enn dyplæringsmodeller for å trene nettverket. Dyplæringsmodeller er også mer nøyaktige enn nevrale nettverk, og de viser høyere ytelse. 

Konseptene dyp læring og nevrale nettverk er grunnleggende for dagens kunstig intelligens-teknologier. De hjelper til med å automatisere intellektuelle oppgaver som en gang ble utført av mennesker. Og i dagens digitale verden brukes AI av selskaper i alle størrelser og til alle typer oppgaver, som utføres langt mer effektivt enn mennesker kunne oppnå alene.