Глубокое обучение против нейронных сетей

Существует множество различных концепций и методов, составляющих области искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Двумя такими концепциями являются глубокое обучение и нейронные сети.

Давайте правильно определим каждый из них, прежде чем углубляться: 

• Глубокое обучение: Глубокое обучение, являющееся частью машинного обучения, исключает часть предварительной обработки данных, которая обычно используется при машинном обучении. Алгоритмы глубокого обучения могут обрабатывать неструктурированные данные и, проще говоря, это способ автоматизации прогнозной аналитики.

• Нейронные сети: Нейронные сети также являются частью машинного обучения и лежат в основе алгоритмов глубокого обучения. Вдохновленные человеческим мозгом, они состоят из различных слоев, которые полагаются на обучающие данные для повышения их точности с течением времени. 

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение пытается имитировать человеческий мозг, позволяя системам группировать данные и делать невероятно точные прогнозы. Это подмножество машинного обучения, которое обучает компьютер выполнять задачи, подобные человеческим, такие как распознавание речи или идентификация изображений. Благодаря глубокому обучению системы могут улучшить свои способности классифицировать, распознавать, обнаруживать и описывать данные. 

Глубокое обучение играет большую роль во многих современных технологиях, таких как Alexa и Siri. Он включает в себя данные, обучающие компьютер с помощью глубоких алгоритмов для автономного обучения путем распознавания шаблонов с использованием уровней обработки. 

В отличие от классического машинного обучения, которое обычно использует структурированные и размеченные данные для прогнозирования, глубокое обучение может использовать неструктурированные данные. Это означает, что большая часть предварительной обработки данных, обычно связанная с машинным обучением, устранена. Алгоритмы глубокого обучения принимают и обрабатывают эти данные, которые могут включать такие вещи, как текст и изображения, и автоматизируют извлечение признаков. Все это означает, что глубокое обучение меньше зависит от людей, чем другие методы. 

Алгоритмы глубокого обучения также используют процессы градиентного спуска и обратного распространения ошибки для повышения точности. Это также позволяет им делать прогнозы на основе новых данных, с которыми они никогда не сталкивались. 

Модели глубокого обучения могут использовать различные типы методов обучения. Например, они могут пройти обучение без присмотра, для которого не требуются помеченные наборы данных. Этот метод обучения позволяет моделям выявлять закономерности в данных и группировать их по определенным характеристикам, и все это без помощи человека. 

Что такое нейронные сети? 

Нейронные сети составляют процесс машинного обучения, и именно они позволяют компьютерным программам распознавать закономерности и решать проблемы в области искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Нейронные сети, которые часто называют искусственными нейронными сетями (ИНС), имеют фундаментальное значение для глубокого обучения. Вдохновленные человеческим мозгом, их структура имитирует биологические нейроны. 

Нейронные сети имеют слои узлов, которые содержат входной слой, один или несколько скрытых слоев и выходной слой. Каждый искусственный нейрон или узел соединяется с другим. Нейронные сети полагаются на данные обучения, чтобы учиться и улучшать свои прогнозы с течением времени, что позволяет использовать их для различных приложений. 

Также важно отметить, что существует несколько различных типов нейронных сетей: 

• Искусственные нейронные сети (ИНС): Один из наиболее распространенных типов сетей глубокого обучения, ИНС представляют собой биологически вдохновленные вычислительные сети, состоящие из трех или более слоев. Они используются для решения широкого круга задач, связанных с распознаванием речи, переводом текста и многим другим.

• Сверточные нейронные сети (CNN): Другим типом сетей глубокого обучения являются CNN, которые особенно полезны для задач компьютерного зрения и распознавания изображений. Превосходя другие нейронные сети, CNN невероятно эффективны при обработке изображений, аудиосигналов или речевых входов. Они полагаются на три основных типа слоев: сверточный уровень, уровень пула и полносвязный уровень (FC).

• Рекуррентные нейронные сети (RNN): Еще один основной тип сетей глубокого обучения. RNN используют последовательные данные или данные временных рядов для решения проблем, связанных с языковым переводом и обработкой естественного языка (NLP).

Ключевые различия между глубоким обучением и нейронными сетями

Несмотря на то, что глубокое обучение включает нейронные сети в свою архитектуру, между ними есть огромная разница. 

Помимо того, что они определяются по-разному, существует также большое различие в их структуре. 

Некоторые из основных компонентов нейронной сети включают в себя: 

• Нейроны: Математическая функция, предназначенная для имитации работы биологического нейрона. Он вычисляет средневзвешенное значение входных данных и передает информацию через нелинейную функцию.

• Соединение и вес: Связи соединяют нейрон одного слоя с другим нейроном того же слоя или отдельного слоя. Значение веса связано с каждым соединением и представляет силу соединения между единицами.

• Функция распространения: Нейронные сети состоят из двух функций распространения. Первый — это прямое распространение, которое обеспечивает «прогнозируемое значение». Второй — обратное распространение, которое предоставляет «значение ошибки».

• Скорость обучения: Скорость обучения нейронной сети определяет, насколько быстро или медленно будут обновляться значения веса модели. 

Некоторые из основных компонентов модели глубокого обучения включают в себя: 

• Материнские платы: Модели глубокого обучения питаются от набора микросхем материнской платы.

• Процессоры: Для моделей глубокого обучения требуются графические процессоры в зависимости от количества ядер и стоимости процессора.

• ОЗУ: Алгоритмы глубокого обучения требуют высокой загрузки ЦП и рабочей области, а также огромных объемов оперативной памяти.

• Блок питания: Из-за высоких требований к памяти для моделей глубокого обучения важно использовать большой блок питания, который может выполнять сложные функции. 

Еще несколько ключевых различий между нейронными сетями и глубоким обучением включают время, необходимое для обучения сети. Нейронным сетям требуется меньше времени, чем моделям глубокого обучения, для обучения сети. Модели глубокого обучения также более точны, чем нейронные сети, и демонстрируют более высокую производительность. 

Концепции глубокого обучения и нейронных сетей лежат в основе современных технологий искусственного интеллекта. Они помогают автоматизировать интеллектуальные задачи, которые когда-то выполнялись людьми. А в современном цифровом мире ИИ используется компаниями всех размеров и для всех типов задач, которые выполняются гораздо эффективнее, чем люди могли бы справиться в одиночку.