Hlboké učenie vs neurónové siete

Existuje mnoho rôznych konceptov a techník, ktoré tvoria oblasti umelej inteligencie (AI) a strojového učenia (ML). Dva takéto koncepty sú hlboké učenie a neurónové siete.

Pred hlbším ponorom si každý z nich poriadne definujme: 

• Hlboké učenie: Hlboké učenie, podmnožina strojového učenia, eliminuje niektoré predspracovanie údajov, ktoré je zvyčajne spojené s ML. Algoritmy hlbokého učenia dokážu spracovať neštruktúrované údaje a jednoducho povedané, je to spôsob automatizácie prediktívnej analýzy.

• Neurálne siete: Neurónové siete sú tiež podmnožinou strojového učenia a sú základom pre algoritmy hlbokého učenia. Inšpirované ľudským mozgom sú zložené z rôznych vrstiev, ktoré sa spoliehajú na tréningové údaje, aby sa časom zlepšila ich presnosť. 

Čo je hlboké učenie?

Hlboké učenie sa pokúša napodobniť ľudský mozog tým, že umožňuje systémom zoskupovať údaje a vytvárať neuveriteľne presné predpovede. Ide o podmnožinu strojového učenia, ktoré trénuje počítač na vykonávanie úloh podobných ľuďom, ako je rozpoznávanie reči alebo identifikácia obrázkov. Prostredníctvom hlbokého učenia môžu systémy zlepšiť svoje schopnosti klasifikovať, rozpoznávať, zisťovať a popisovať pomocou údajov. 

Hlboké učenie hrá veľkú úlohu v mnohých súčasných technológiách, ako sú Alexa a Siri. Zahŕňa to dátové trénovanie počítača pomocou hlbokých algoritmov, aby sa učil autonómne rozpoznávaním vzorov pomocou vrstiev spracovania. 

Na rozdiel od klasického strojového učenia, ktoré zvyčajne využíva štruktúrované a označené údaje na vytváranie predpovedí, hlboké učenie môže využívať neštruktúrované údaje. To znamená, že odpadá veľké množstvo predbežného spracovania údajov, ktoré je zvyčajne spojené so strojovým učením. Algoritmy hlbokého učenia prijímajú a spracúvajú tieto údaje, ktoré môžu zahŕňať veci ako text a obrázky, a automatizujú extrakciu funkcií. To všetko znamená, že hlboké učenie sa menej spolieha na ľudí ako iné metódy. 

Algoritmy hlbokého učenia tiež využívajú procesy zostupu gradientu a spätného šírenia, aby boli presnejšie. To im tiež umožňuje robiť predpovede na základe nových údajov, s ktorými sa nikdy nestretli. 

Modely hlbokého učenia môžu vykonávať rôzne typy metód učenia. Môžu napríklad prejsť učením bez dozoru, ktoré nevyžaduje označené súbory údajov. Táto technika učenia umožňuje modelom odhaliť vzory v údajoch a zoskupiť ich podľa určitých charakteristík, a to všetko bez pomoci ľudského dohľadu. 

Čo sú to neurónové siete? 

Neurónové siete tvoria proces strojového učenia a umožňujú počítačovým programom rozpoznávať vzory a riešiť problémy v oblasti AI, strojového učenia a hlbokého učenia.

Neurónové siete, ktoré sa často označujú ako umelé neurónové siete (ANN), sú základom hlbokého učenia. Inšpirované ľudským mozgom, ich štruktúra napodobňuje biologické neuróny. 

Neurónové siete majú vrstvy uzlov, ktoré obsahujú vstupnú vrstvu, jednu alebo viac skrytých vrstiev a výstupnú vrstvu. Každý umelý neurón alebo uzol sa spája s iným. Neurónové siete sa spoliehajú na trénovacie údaje, aby sa naučili a zlepšili svoje predpovede v priebehu času, čo im umožňuje použiť ich pre rôzne aplikácie. 

Je tiež dôležité poznamenať, že existuje niekoľko rôznych typov neurónových sietí: 

• Umelé neurónové siete (ANN): Jeden z najbežnejších typov sietí hlbokého učenia, ANN sú biologicky inšpirované výpočtové siete pozostávajúce z troch alebo viacerých vrstiev. Používajú sa na riešenie širokého spektra problémov týkajúcich sa rozpoznávania reči, prekladu textu a mnohých ďalších.

• Konvolučné neurónové siete (CNN): Ďalším typom sietí hlbokého učenia sú CNN, ktoré sú užitočné najmä pri úlohách počítačového videnia a rozpoznávania obrazu. CNN sú lepšie ako iné neurónové siete a sú neuveriteľne efektívne s obrazovými, zvukovými alebo rečovými vstupmi. Spoliehajú sa na tri hlavné typy vrstiev: konvolučnú vrstvu, združovaciu vrstvu a plne prepojenú (FC) vrstvu.

• Opakujúce sa neurónové siete (RNN): Ďalší hlavný typ sietí hlbokého učenia, RNN, používajú sekvenčné údaje alebo údaje z časových radov na riešenie problémov súvisiacich s prekladom jazyka a spracovaním prirodzeného jazyka (NLP).

Kľúčové rozdiely medzi hlbokým učením a neurónovými sieťami

Napriek hlbokému učeniu, ktoré zahŕňa neurónové siete v rámci svojej architektúry, je medzi nimi priepastný rozdiel. 

Okrem toho, že sú definované odlišne, existuje aj veľký rozdiel v ich štruktúre. 

Niektoré z hlavných komponentov neurónovej siete zahŕňajú: 

• Neuróny: Matematická funkcia určená na simuláciu fungovania biologického neurónu. Vypočítava vážený priemer vstupných údajov a prenáša informácie prostredníctvom nelineárnej funkcie.

• Pripojenie a hmotnosti: Spojenia spájajú neurón v jednej vrstve s druhým neurónom v rovnakej vrstve alebo v samostatnej vrstve. Ku každému spojeniu je pripojená hodnota hmotnosti, ktorá predstavuje silu spojenia medzi jednotkami.

• Funkcia šírenia: Neurónové siete pozostávajú z dvoch funkcií šírenia. Prvým je dopredné šírenie, ktoré poskytuje „predpovedanú hodnotu“. Druhým je spätné šírenie, ktoré poskytuje „chybovú hodnotu“.

• Miera učenia: Rýchlosť učenia sa neurónovej siete určuje, ako rýchlo alebo pomaly sa budú hodnoty hmotnosti modelu aktualizovať. 

Niektoré z hlavných komponentov modelu hlbokého učenia zahŕňajú: 

• Základná doska: Modely hlbokého učenia sú poháňané čipovou sadou základnej dosky.

• procesory: Modely hlbokého učenia vyžadujú GPU na základe počtu jadier a nákladov na procesor.

• RAM: Algoritmy hlbokého učenia vyžadujú vysoké využitie procesora a plochy javiska a vyžadujú obrovské množstvo pamäte RAM.

• PSU: Kvôli vysokým nárokom na pamäť je dôležité, aby modely hlbokého učenia využívali veľký PSU, ktorý dokáže zvládnuť zložité funkcie. 

Niektoré ďalšie kľúčové rozdiely medzi neurónovými sieťami a hlbokým učením zahŕňajú čas potrebný na trénovanie siete. Neurónové siete vyžadujú na trénovanie siete menej času ako modely hlbokého učenia. Modely hlbokého učenia sú tiež presnejšie ako neurónové siete a vykazujú vyšší výkon. 

Koncepty hlbokého učenia a neurónových sietí sú základom dnešných technológií umelej inteligencie. Pomáhajú automatizovať intelektuálne úlohy, ktoré kedysi vykonávali ľudia. A v dnešnom digitálnom svete využívajú AI spoločnosti všetkých veľkostí a na všetky typy úloh, ktoré sú vykonávané oveľa efektívnejšie, ako by ľudia dokázali dosiahnuť sami.