Învățare profundă vs rețele neuronale

Există multe concepte și tehnici diferite care alcătuiesc domeniile inteligenței artificiale (AI) și învățării automate (ML). Două astfel de concepte sunt învățarea profundă și rețelele neuronale.

Să le definim corect pe fiecare înainte de a ne scufunda mai adânc: 

• Invatare profunda: Un subset al învățării automate, învățarea profundă elimină o parte din preprocesarea datelor care este de obicei implicată în ML. Algoritmii de învățare profundă pot procesa date nestructurate și, mai simplu, este o modalitate de a automatiza analiza predictivă.

• Rețele neuronale: Rețelele neuronale sunt, de asemenea, un subset al învățării automate și sunt fundamentale pentru algoritmii de învățare profundă. Inspirate de creierul uman, acestea sunt compuse din diferite straturi care se bazează pe datele de antrenament pentru a-și îmbunătăți acuratețea în timp. 

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă încearcă să imite creierul uman, permițând sistemelor să grupeze date și să facă predicții incredibil de precise. Este un subset al învățării automate care antrenează un computer pentru a îndeplini sarcini asemănătoare omului, cum ar fi recunoașterea vorbirii sau identificarea imaginilor. Prin deep learning, sistemele își pot îmbunătăți abilitățile de a clasifica, recunoaște, detecta și descrie folosind datele. 

Învățarea profundă joacă un rol important în multe dintre tehnologiile actuale, cum ar fi Alexa și Siri. Aceasta implică antrenarea datelor unui computer prin algoritmi profundi pentru a învăța în mod autonom prin recunoașterea tiparelor folosind straturi de procesare. 

Spre deosebire de învățarea automată clasică, care de obicei folosește date structurate și etichetate pentru a face predicții, învățarea profundă poate folosi date nestructurate. Aceasta înseamnă că o mare parte din preprocesarea datelor implicată de obicei în învățarea automată este eliminată. Algoritmii de învățare profundă ingerează și procesează aceste date, care pot include lucruri precum text și imagini, și automatizează extragerea caracteristicilor. Toate acestea înseamnă că învățarea profundă se bazează mai puțin pe oameni decât pe alte metode. 

Algoritmii de învățare profundă folosesc, de asemenea, procesele de coborâre a gradientului și de propagare inversă pentru a deveni mai precisi. Acest lucru le permite, de asemenea, să facă predicții bazate pe date noi pe care nu le-au întâlnit niciodată. 

Modelele de învățare profundă pot realiza diferite tipuri de metode de învățare. De exemplu, pot fi supuși unei învățări nesupravegheate, care nu necesită seturi de date etichetate. Această tehnică de învățare permite modelelor să detecteze modele în date și să le grupeze după anumite caracteristici, toate fără ajutorul supravegherii umane. 

Ce sunt rețelele neuronale? 

Rețelele neuronale alcătuiesc procesul de învățare automată și sunt cele care permit programelor de calculator să recunoască tipare și să rezolve probleme în domeniile AI, învățarea automată și învățarea profundă.

Denumite adesea rețele neuronale artificiale (ANN), rețelele neuronale sunt fundamentale pentru învățarea profundă. Inspirată de creierul uman, structura lor imită neuronii biologici. 

Rețelele neuronale au straturi de noduri care conțin un strat de intrare, unul sau mai multe straturi ascunse și un strat de ieșire. Fiecare neuron artificial, sau nod, se conectează la altul. Rețelele neuronale se bazează pe datele de antrenament pentru a învăța și a-și îmbunătăți predicțiile în timp, ceea ce le permite să fie utilizate pentru o varietate de aplicații. 

De asemenea, este important să rețineți că există câteva tipuri diferite de rețele neuronale: 

• Rețele neuronale artificiale (ANN): Unul dintre cele mai comune tipuri de rețele de învățare profundă, ANN-urile sunt rețele de calcul inspirate din punct de vedere biologic, constând din trei sau mai multe straturi. Acestea sunt folosite pentru a rezolva o gamă largă de probleme care implică recunoașterea vorbirii, traducerea textului și multe altele.

• Rețele neuronale convoluționale (CNN): Un alt tip de rețele de învățare profundă sunt CNN-urile, care sunt utile în special pentru sarcinile de viziune computerizată și de recunoaștere a imaginii. Superioare altor rețele neuronale, CNN-urile sunt incredibil de eficiente cu intrări de imagine, semnal audio sau vorbire. Se bazează pe trei tipuri principale de straturi: stratul convoluțional, stratul de pooling și stratul complet conectat (FC).

• Rețele neuronale recurente (RNN): Un alt tip principal de rețele de învățare profundă, RNN-urile folosesc date secvențiale sau date din seria temporală pentru a rezolva probleme legate de traducerea limbii și procesarea limbajului natural (NLP).

Diferențele cheie între învățarea profundă și rețelele neuronale

În ciuda învățării profunde care încorporează rețele neuronale în arhitectura sa, există o diferență puternică între cele două. 

Pe lângă faptul că sunt definite diferit, există și o diferență majoră în structurile lor. 

Unele dintre componentele principale ale unei rețele neuronale includ: 

• Neuroni: O funcție matematică concepută pentru a simula funcționarea unui neuron biologic. Acesta calculează media ponderată a datelor de intrare și transmite informații printr-o funcție neliniară.

• Conexiune și greutăți: Conexiunile conectează un neuron dintr-un strat de un alt neuron fie din același strat, fie dintr-un strat separat. O valoare a greutății este conectată la fiecare conexiune și reprezintă puterea conexiunii dintre unități.

• Funcția de propagare: Rețelele neuronale constau din două funcții de propagare. Prima este propagarea directă, care oferă „valoarea estimată”. A doua este propagarea înapoi, care oferă „valoarea erorii”.

• Rata de învățare: Rata de învățare a unei rețele neuronale determină cât de repede sau încet vor fi actualizate valorile de greutate ale modelului. 

Unele dintre componentele principale ale unui model de învățare profundă includ: 

• placa de baza: Modelele de deep learning sunt alimentate de chipsetul plăcii de bază.

• Procesoare: Modelele de învățare profundă necesită GPU-uri bazate pe numărul de nuclee și costul procesorului.

• RAM: Algoritmii de învățare profundă necesită o utilizare ridicată a CPU și o zonă de scenă și necesită cantități masive de RAM.

• PSU: Datorită necesităților mari de memorie, este important ca modelele de învățare profundă să folosească un PSU mare care poate gestiona funcțiile complexe. 

Alte diferențe cheie între rețelele neuronale și deep learning includ timpul necesar antrenării rețelei. Rețelele neuronale necesită mai puțin timp decât modelele de învățare profundă pentru a antrena rețeaua. Modelele de învățare profundă sunt, de asemenea, mai precise decât rețelele neuronale și arată performanțe mai mari. 

Conceptele de învățare profundă și rețele neuronale sunt fundamentale pentru tehnologiile de inteligență artificială de astăzi. Ele ajută la automatizarea sarcinilor intelectuale care au fost îndeplinite cândva de oameni. Și în lumea digitală de astăzi, AI este folosită de companii de toate dimensiunile și pentru toate tipurile de sarcini, care sunt realizate mult mai eficient decât ar putea realiza oamenii singuri.