Głębokie uczenie się kontra Sieci Neuronowe

Istnieje wiele różnych pojęć i technik, które tworzą dziedziny sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Dwa takie pojęcia to głębokie uczenie się i sieci neuronowe.

Przed zagłębieniem się w te tematy, należy odpowiednio zdefiniować każde z nich:

• Głębokie uczenie się: Podzbiór uczenia maszynowego, głębokie uczenie się eliminuje część przetwarzania danych, które zwykle jest zaangażowane w ML. Algorytmy głębokiego uczenia się mogą przetwarzać nieustrukturyzowane dane i, po prostu, jest to sposób na automatyzację predykcyjnej analityki.

• Sieci Neuronowe: Sieci neuronowe są również podzbiorem uczenia maszynowego i są podstawą algorytmów głębokiego uczenia się. Zainspirowane ludzkim mózgiem, składają się z różnych warstw, które polegają na danych szkoleniowych, aby poprawić swoją dokładność w czasie.

Czym jest Głębokie Uczenie się?

Głębokie uczenie się próbuje naśladować ludzki mózg, umożliwiając systemom klastryzowanie danych i robienie niezwykle dokładnych predykcyj. Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który szkoli komputer do wykonywania zadań podobnych do ludzkich, takich jak rozpoznawanie mowy lub identyfikacja obrazu. Dzięki głębokiemu uczeniu się, systemy mogą poprawić swoje zdolności do klasyfikacji, rozpoznawania, wykrywania i opisywania przy użyciu danych.

Głębokie uczenie się odgrywa dużą rolę w wielu dzisiejszych technologiach, takich jak Alexa i Siri. Obejmuje szkolenie komputera przez głębokie algorytmy, aby uczyć się samodzielnie, rozpoznając wzorce przy użyciu warstw przetwarzania.

W przeciwieństwie do klasycznego uczenia maszynowego, które zwykle wykorzystuje ustrukturyzowane i oznaczone dane do robienia predykcyj, głębokie uczenie się może wykorzystywać nieustrukturyzowane dane. Oznacza to, że wiele z przetwarzania danych, które jest zwykle zaangažowane w uczenie maszynowe, jest eliminowane. Algorytmy głębokiego uczenia się pobierają i przetwarzają te dane, które mogą obejmować rzeczy takie jak tekst i obrazy, i automatyzują ekstrakcję cech. Wszystko to oznacza, że głębokie uczenie się polega mniej na ludziach niż inne metody.

Algorytmy głębokiego uczenia się również wykorzystują procesy gradientu i propagacji wstecznej, aby stać się bardziej dokładnymi. To również umożliwia im robienie predykcyj na podstawie nowych danych, których nigdy nie spotkały.

Modele głębokiego uczenia się mogą wykonywać różne rodzaje metod uczenia się. Na przykład, mogą one przechodzić przez nienadzorowane uczenie się, które nie wymaga oznaczonych zbiorów danych. Ta technika uczenia się umożliwia modelom wykrywanie wzorców w danych i grupowanie ich według pewnych cech, wszystko bez pomocy ludzkiej.

Czym są Sieci Neuronowe?

Sieci neuronowe tworzą proces uczenia maszynowego i są tym, co umożliwia programom komputerowym rozpoznawanie wzorców i rozwiązywanie problemów w dziedzinach AI, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

Często nazywane sztucznymi sieciami neuronowymi (ANN), sieci neuronowe są podstawą głębokiego uczenia się. Zainspirowane ludzkim mózgiem, ich struktura naśladuje biologiczne neurony.

Sieci neuronowe mają warstwy węzłów, które zawierają warstwę wejściową, jedną lub więcej warstw ukrytych i warstwę wyjściową. Każdy sztuczny neuron, czyli węzeł, łączy się z innym. Sieci neuronowe polegają na danych szkoleniowych, aby uczyć się i poprawiać swoje predykcyje w czasie, co pozwala im być używanymi do różnych zastosowań.

Warto również zauważyć, że istnieją różne rodzaje sieci neuronowych:

• Sztuczne sieci neuronowe (ANN): Jeden z najczęstszych rodzajów sieci głębokiego uczenia się, ANN są biologicznie zainspirowanymi sieciami obliczeniowymi składającymi się z trzech lub więcej warstw. Są one używane do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów związanych z rozpoznawaniem mowy, tłumaczeniem tekstu i wieloma innymi.

• Sieci Neuronowe Wielowarstwowe (CNN): Inny rodzaj sieci głębokiego uczenia się to CNN, które są szczególnie przydatne do zadań związanych z widzeniem komputerowym i rozpoznawaniem obrazu. Lepsze niż inne sieci neuronowe, CNN są niezwykle wydajne w przypadku danych obrazu, sygnału audio lub mowy. Polegają one na trzech głównych rodzajach warstw: warstwie konwolucyjnej, warstwie pulowania i warstwie w pełni połączonej (FC).

• Sieci Neuronowe Rekurencyjne (RNN): Jeszcze jeden główny rodzaj sieci głębokiego uczenia się to RNN, które wykorzystują sekwencyjne dane lub dane szeregowe do rozwiązywania problemów związanych z tłumaczeniem języka i przetwarzaniem języka naturalnego (NLP).

Kluczowe Różnice Między Głębokim Uczeniem się a Sieciami Neuronowymi

Pomimo że głębokie uczenie się wykorzystuje sieci neuronowe w swojej architekturze, istnieje wyraźna różnica między nimi.

Poza tym, że są one definiowane inaczej, istnieje również znacząca różnica w ich strukturach.

Niektóre z głównych składników sieci neuronowej to:

• Neurony: Funkcja matematyczna zaprojektowana do symulowania funkcjonowania biologicznego neuronu. Oblicza średnią ważoną danych wejściowych i przekazuje informacje przez nieliniową funkcję.

• Połączenia i Wagi: Połączenia łączą neuron w jednej warstwie z innym neuronem w tej samej warstwie lub w innej warstwie. Wartość wagi jest połączona z każdym połączeniem i reprezentuje siłę połączenia między jednostkami.

• Funkcja Propagacji: Sieci neuronowe składają się z dwóch funkcji propagacji. Pierwsza to propagacja do przodu, która dostarcza “przewidywaną wartość”. Druga to propagacja wsteczna, która dostarcza “wartość błędu”.

• Szybkość Uczenia się: Szybkość uczenia się sieci neuronowej określa, jak szybko lub wolno wartości wag modelu będą aktualizowane.

Niektóre z głównych składników modelu głębokiego uczenia się to:

• Płyta Główna: Modele głębokiego uczenia się są zasilane przez chipset płyty głównej.

• Procesory: Modele głębokiego uczenia się wymagają procesorów GPU w zależności od liczby rdzeni i kosztu procesora.

• Pamięć RAM: Algorytmy głębokiego uczenia się wymagają dużej ilości pamięci RAM i miejsca na dysku.

• Zasilacz: Ze względu na wysokie wymagania dotyczące pamięci, ważne jest, aby modele głębokiego uczenia się wykorzystywały duży zasilacz, który może obsłużyć złożone funkcje.

Niektóre z kluczowych różnic między sieciami neuronowymi a głębokim uczeniem się obejmują czas wymagany do szkolenia sieci. Sieci neuronowe wymagają mniej czasu niż modele głębokiego uczenia się do szkolenia sieci. Modele głębokiego uczenia się są również bardziej dokładne niż sieci neuronowe i wykazują lepsze wyniki.

Pojęcia głębokiego uczenia się i sieci neuronowych są podstawą dzisiejszych technologii sztucznej inteligencji. Pomagają one automatyzować intelektualne zadania, które wcześniej były wykonywane przez ludzi. A w dzisiejszym cyfrowym świecie, AI jest używana przez firmy wszystkich rozmiarów i do wszystkich rodzajów zadań, które są wykonywane o wiele bardziej wydajnie niż ludzie mogliby to zrobić sami.