Învățarea profundă contra Rețelele neuronale

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

Să definim corect fiecare dintre ele înainte de a merge mai departe:

• Învățarea profundă: O submulțime a învățării automate, învățarea profundă elimină unele dintre prelucrările de date care sunt de obicei implicate în ML. Algoritmii de învățare profundă pot prelucra date nestructurate și, simplificând, este o modalitate de a automatiza analiza predictivă.

• Rețelele neuronale: Rețelele neuronale sunt, de asemenea, o submulțime a învățării automate și sunt fundamentale pentru algoritmii de învățare profundă. Inspirate de creierul uman, ele sunt compuse din diverse straturi care se bazează pe date de antrenare pentru a-și îmbunătăți precizia în timp.

Ce este învățarea profundă?

Învățarea profundă încearcă să imite creierul uman, permițând sistemelor să grupeze date și să facă predicții incredibil de precise. Este o submulțime a învățării automate care antrenează un computer să execute sarcini asemănătoare celor umane, cum ar fi recunoașterea vorbirii sau identificarea imaginilor. Prin învățarea profundă, sistemele pot îmbunătăți capacitățile lor de a clasifica, recunoaște, detecta și descrie utilizând date.

Învățarea profundă joacă un rol important în multe dintre tehnologiile de astăzi, cum ar fi Alexa și Siri. Ea implică antrenarea unui computer prin algoritmi profunzi pentru a învăța în mod autonom, recunoscând modele utilizând straturi de procesare.

În contrast cu învățarea automată clasică, care de obicei utilizează date structurate și etichetate pentru a face predicții, învățarea profundă poate utiliza date nestructurate. Acest lucru înseamnă că multe dintre prelucrările de date tipic implicate în învățarea automată sunt eliminate. 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 alte metode.

Algoritmii de învățare profundă utilizează, 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 pe baza unor date noi pe care nu le-au întâlnit anterior.

Modelele de învățare profundă pot efectua diferite tipuri de metode de învățare. De exemplu, ele pot suferi învățare nesupravegheată, care nu necesită seturi de date etichetate. Această tehnică de învățare permite modelului 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 ceea ce permite programelor de calculator să recunoască modele și să rezolve probleme în domeniile IA, ML și învățării profunde.

Adesea denumite rețele neuronale artificiale (ANN), rețelele neuronale sunt fundamentale pentru algoritmii de învățare profundă. Inspirat 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 date de antrenare 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 de remarcat 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 computaționale inspirate biologic, alcătuite din trei sau mai multe straturi. Ele sunt utilizate 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 deosebit de utile pentru recunoașterea imaginilor și pentru sarcinile de viziune a computerului. Superioare altor rețele neuronale, CNN-urile sunt incredibil de eficiente cu intrări de imagini, semnale audio sau vorbire. Ele 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 utilizează date secvențiale sau date cu serie temporală pentru a rezolva probleme legate de traducerea limbajului și de prelucrarea limbajului natural (NLP).

Principalele diferențe între învățarea profundă și rețelele neuronale

În ciuda faptului că învățarea profundă incorporează rețele neuronale în arhitectura sa, există o diferență izbitoare 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:

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

• Conexiuni și greutăți: Conexiunile conectează un neuron dintr-un strat la alt neuron din același strat sau dintr-un strat separat. O valoare de greutate este conectată la fiecare conexiune, și ea reprezintă puterea conexiunii dintre unități.

• Funcția de propagare: Rețelele neuronale constau din două funcții de propagare. Prima este propagarea directă, care livrează “valoarea prezisă”. A doua este propagarea inversă, care livrează “valoarea erorii”.

• Rata de învățare: Rata de învățare a unei rețele neuronale determină cu ce viteză sau încetitudine valorile greutății modelului vor fi actualizate.

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

• Placa de bază: Modelele de învățare profundă sunt alimentate de placa de bază.

• Procesoarele: Modelele de învățare profundă necesită procesoare GPU în funcție de numărul de nuclee și costul procesorului.

• Memoria RAM: Algoritmii de învățare profundă cer utilizare intensă a CPU și zonă de etapă, și necesită cantități masive de memorie RAM.

• Alimentarea cu energie: Din cauza cerințelor mari de memorie, este important pentru modelele de învățare profundă să utilizeze o sursă de alimentare mare care să poată gestiona funcțiile complexe.

Mai multe diferențe cheie între rețelele neuronale și învățarea profundă includ timpul necesar pentru antrenarea 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 o performanță mai bună.

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 odată efectuate de oameni. Și în lumea digitală de astăzi, IA este utilizată de companii de toate dimensiunile și pentru toate tipurile de sarcini, care sunt efectuate mult mai eficient decât oamenii ar putea realiza singuri.