Głębokie uczenie się a sieci neuronowe

Istnieje wiele różnych koncepcji i technik, które składają się na dziedziny sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Dwie takie koncepcje to głębokie uczenie się i sieci neuronowe.

Zdefiniujmy właściwie każdy z nich, zanim zanurkujemy głębiej: 

• Głęboka nauka: Podzbiór uczenia maszynowego, głębokie uczenie się, eliminuje część wstępnego przetwarzania danych, która zwykle jest związana z uczeniem maszynowym. Algorytmy głębokiego uczenia się mogą przetwarzać dane nieustrukturyzowane i mówiąc prościej, jest to sposób na automatyzację analiz predykcyjnych.

• Sieci neuronowe: Sieci neuronowe są również podzbiorem uczenia maszynowego i mają fundamentalne znaczenie dla algorytmów głębokiego uczenia się. Inspirowane ludzkim mózgiem, składają się z różnych warstw, które z biegiem czasu poprawiają swoją dokładność w oparciu o dane treningowe. 

Co to jest uczenie głębokie?

Głębokie uczenie się próbuje naśladować ludzki mózg, umożliwiając systemom grupowanie danych i dokonywanie niezwykle dokładnych przewidywań. Jest to podzbiór uczenia maszynowego, który uczy komputer wykonywania zadań podobnych do ludzkich, takich jak rozpoznawanie mowy lub identyfikacja obrazu. Dzięki głębokiemu uczeniu się systemy mogą ulepszyć swoje możliwości klasyfikacji, rozpoznawania, wykrywania i opisywania za pomocą danych. 

Głębokie uczenie się odgrywa dużą rolę w wielu współczesnych technologiach, takich jak Alexa i Siri. Polega na szkoleniu komputera za pomocą głębokich algorytmów w celu samodzielnego uczenia się poprzez rozpoznawanie wzorców przy użyciu warstw przetwarzania. 

W przeciwieństwie do klasycznego uczenia maszynowego, które zwykle wykorzystuje ustrukturyzowane i oznakowane dane do prognozowania, głębokie uczenie się może wykorzystywać dane nieustrukturyzowane. Oznacza to, że duża część wstępnego przetwarzania danych, zwykle związana z uczeniem maszynowym, została wyeliminowana. Algorytmy głębokiego uczenia się pobierają i przetwarzają te dane, które mogą obejmować tekst i obrazy, a następnie automatyzują wyodrębnianie cech. Wszystko to oznacza, że ​​głębokie uczenie się w mniejszym stopniu opiera się na ludziach niż w przypadku innych metod. 

Algorytmy głębokiego uczenia się wykorzystują również procesy opadania gradientu i propagacji wstecznej, aby zwiększyć dokładność. Umożliwia im to również dokonywanie prognoz na podstawie nowych danych, z którymi nigdy się nie zetknęli. 

Modele głębokiego uczenia się mogą realizować różne typy metod uczenia się. Mogą na przykład podlegać uczeniu się bez nadzoru, które nie wymaga oznakowanych zbiorów danych. Ta technika uczenia się umożliwia modelom wykrywanie wzorców w danych i grupowanie ich według określonych cech, a wszystko to bez pomocy człowieka. 

Co to są sieci neuronowe? 

Sieci neuronowe stanowią proces uczenia maszynowego i to one umożliwiają programom komputerowym rozpoznawanie wzorców i rozwiązywanie problemów w obszarach sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.

Często nazywane sztucznymi sieciami neuronowymi (ANN), sieci neuronowe mają fundamentalne znaczenie dla głębokiego uczenia się. Inspirowane ludzkim mózgiem, ich struktura naśladuje neurony biologiczne. 

Sieci neuronowe mają warstwy węzłów zawierające warstwę wejściową, jedną lub więcej warstw ukrytych i warstwę wyjściową. Każdy sztuczny neuron lub węzeł łączy się z innym. Sieci neuronowe opierają się na danych szkoleniowych, aby uczyć się i ulepszać swoje przewidywania w miarę upływu czasu, co pozwala na ich wykorzystanie do różnych zastosowań. 

Należy również pamiętać, że istnieje kilka różnych typów sieci neuronowych: 

• Sztuczne sieci neuronowe (ANN): Sieci SSN, jeden z najpowszechniejszych typów sieci głębokiego uczenia się, to sieci obliczeniowe inspirowane biologią, składające się z trzech lub więcej warstw. Służą do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów związanych z rozpoznawaniem mowy, tłumaczeniem tekstu i wieloma innymi.

• Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN): Innym typem sieci głębokiego uczenia się są sieci CNN, które są szczególnie przydatne w zadaniach związanych z widzeniem komputerowym i rozpoznawaniem obrazów. W porównaniu z innymi sieciami neuronowymi sieci CNN są niezwykle wydajne w zakresie przesyłania obrazu, sygnału audio lub mowy. Opierają się na trzech głównych typach warstw: warstwie splotowej, warstwie łączącej i warstwie w pełni połączonej (FC).

• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN): Jeszcze jeden główny typ sieci głębokiego uczenia się, RNN, wykorzystuje dane sekwencyjne lub dane szeregów czasowych do rozwiązywania problemów związanych z tłumaczeniem języków i przetwarzaniem języka naturalnego (NLP).

Kluczowe różnice między głębokim uczeniem się a sieciami neuronowymi

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

Oprócz tego, że są odmiennie definiowane, istnieje również zasadnicza różnica w ich strukturze. 

Do głównych elementów sieci neuronowej należą: 

• Neurony: Funkcja matematyczna przeznaczona do symulacji funkcjonowania neuronu biologicznego. Oblicza średnią ważoną wejściowych danych i przekazuje informacje za pomocą funkcji nieliniowej.

• Połączenie i ciężary: Połączenia łączą neuron w jednej warstwie z innym neuronem w tej samej warstwie lub w osobnej warstwie. Do każdego połączenia przypisana jest wartość wagi, która reprezentuje siłę połączenia pomiędzy jednostkami.

• Funkcja propagacji: Sieci neuronowe składają się z dwóch funkcji propagacyjnych. Pierwsza to propagacja w przód, 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 będą aktualizowane wartości wag modelu. 

Niektóre z głównych elementów modelu głębokiego uczenia się obejmują: 

• płyta główna: Modele głębokiego uczenia się są zasilane przez chipset płyty głównej.

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

• RAM: Algorytmy głębokiego uczenia wymagają dużego użycia procesora i dużej powierzchni sceny, a także ogromnych ilości pamięci RAM.

• Zasilacz: Ze względu na duże wymagania dotyczące pamięci ważne jest, aby modele głębokiego uczenia wykorzystywały duży zasilacz, który poradzi sobie ze złożonymi funkcjami. 

Niektóre bardziej kluczowe różnice między sieciami neuronowymi a głębokim uczeniem obejmują czas wymagany do szkolenia sieci. Sieci neuronowe wymagają mniej czasu na uczenie sieci niż modele głębokiego uczenia się. Modele głębokiego uczenia się są również dokładniejsze niż sieci neuronowe i wykazują wyższą wydajność. 

Koncepcje głębokiego uczenia się i sieci neuronowych mają fundamentalne znaczenie dla współczesnych technologii sztucznej inteligencji. Pomagają zautomatyzować zadania intelektualne, które kiedyś wykonywał człowiek. W dzisiejszym cyfrowym świecie sztuczna inteligencja jest wykorzystywana przez firmy każdej wielkości i do wszelkiego rodzaju zadań, które są realizowane znacznie wydajniej, niż byłby w stanie osiągnąć sam człowiek.