Глибоке навчання порівняно з нейронними мережами

Є багато різних концепцій і технік, які складають галузі штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). Дві такі концепції – глибоке навчання і нейронні мережі.

Давайте правильно визначимо кожну з них, перш ніж глибше зануритися:

• Глибоке навчання: Підмножина машинного навчання, глибоке навчання усуває частину попередньої обробки даних, яка зазвичай здійснюється з ML. Алгоритми глибокого навчання можуть обробляти неструктуровані дані, і, по суті, це спосіб автоматизувати прогностичну аналітику.

• Нейронні мережі: Нейронні мережі також є підмножиною машинного навчання і є фундаментальними для алгоритмів глибокого навчання. Натхненні людським мозком, вони складаються з різних шарів, які покладаються на тренувальні дані для покращення їхньої точності з часом.

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання намагається наслідувати людський мозок, дозволяючи системам кластеризувати дані і робити надзвичайно точні передбачення. Це підмножина машинного навчання, яка тренує комп’ютер для виконання завдань, подібних до людських, таких як розпізнавання мови або ідентифікація зображень. За допомогою глибокого навчання системи можуть покращити свої можливості класифікувати, розпізнавати, виявляти і описувати дані.

Глибоке навчання відіграє велику роль у багатьох сучасних технологіях, таких як Alexa і Siri. Воно включає тренування комп’ютера через глибокі алгоритми для автономного навчання шляхом розпізнавання закономірностей за допомогою шарів обробки.

На відміну від класичного машинного навчання, яке зазвичай використовує структуровані і позначені дані для передбачень, глибоке навчання може використовувати неструктуровані дані. Це означає, що значна частина попередньої обробки даних, яка зазвичай здійснюється з машинного навчання, усувається. Алгоритми глибокого навчання приймають і обробляють ці дані, які можуть включати тексти і зображення, і вони автоматизують витягування ознак. Все це означає, що глибоке навчання менше залежить від людей, ніж інші методи.

Алгоритми глибокого навчання також використовують процеси градієнтного спуску і зворотного поширення, щоб стати більш точними. Це також дозволяє їм робити передбачення на основі нових даних, з якими вони ніколи не зустрічалися.

Моделі глибокого навчання можуть виконувати різні методи навчання. Наприклад, вони можуть проходити навчання без учителя, яке не потребує позначених наборів даних. Цей метод навчання дозволяє моделям виявляти закономірності в даних і кластеризувати їх за певними характеристиками, все без допомоги людського нагляду.

Що таке нейронні мережі?

Нейронні мережі складають процес машинного навчання, і вони дозволяють комп’ютерним програмам розпізнавати закономірності і розв’язувати проблеми в галузях AI, машинного навчання і глибокого навчання.

Часто називаються штучними нейронними мережами (ANN), нейронні мережі є фундаментальними для глибокого навчання. Натхненні людським мозком, їхня структура наслідує біологічні нейрони.

Нейронні мережі мають шари вузлів, які містять вхідний шар, один або кілька прихованих шарів і вихідний шар. Кожний штучний нейрон, або вузол, з’єднується з іншим. Нейронні мережі покладаються на тренувальні дані для навчання і покращення своїх передбачень з часом, що дозволяє їм використовуватися для різних застосунків.

Також важливо відзначити, що існують кілька різних типів нейронних мереж:

• Штучні нейронні мережі (ANN): Один з найпоширеніших типів мереж глибокого навчання, ANN – це біологічно натхненні обчислювальні мережі, що складаються з трьох або більше шарів. Вони використовуються для розв’язання широкого спектра проблем, пов’язаних з розпізнаванням мови, перекладом тексту і багатьма іншими завданнями.

• Конволюційні нейронні мережі (CNN): Інший тип мереж глибокого навчання – CNN, які особливо корисні для завдань комп’ютерного зору і розпізнавання зображень. Надійніше, ніж інші нейронні мережі, CNN надзвичайно ефективні для обробки зображень, аудіосигналів або мовлення. Вони покладаються на три основні типи шарів: конволюційний шар, шар пулізації і повністю з’єднаний (FC) шар.

• Рекурентні нейронні мережі (RNN): Ще один основний тип мереж глибокого навчання – RNN, які використовують послідовні дані або часові ряди для розв’язання проблем, пов’язаних з перекладом мови і обробкою природної мови (NLP).

Ключові відмінності між глибоким навчанням і нейронними мережами

Незважаючи на те, що глибоке навчання включає нейронні мережі у свою архітектуру, існує велика різниця між ними.

Крім того, що вони визначаються по-різному, існує велика різниця в їхній структурі.

Деякі з основних компонентів нейронної мережі включають:

• Нейрони: Математична функція, призначена для моделювання функціонування біологічного нейрону. Вона обчислює зважений середній показник вхідних даних і передає інформацію через нелінійну функцію.

• З’єднання і ваги: З’єднання з’єднують нейрон одного шару з іншим нейроном того ж шару або іншого шару. Ваговий коефіцієнт з’єднується з кожним з’єднанням, і він представляє силу з’єднання між одиницями.

• Функція поширення: Нейронні мережі складаються з двох функцій поширення. Перша – це пряме поширення, яке надає “передбачуване значення”. Друга – це зворотне поширення, яке надає “значення помилки”.

• Темп навчання: Темп навчання нейронної мережі визначає, як швидко або повільно вагові коефіцієнти моделі будуть оновлені.

Деякі з основних компонентів моделі глибокого навчання включають:

• Материнська плата: Моделі глибокого навчання працюють на основі чипсета материнської плати.

• Процесори: Моделі глибокого навчання вимагають GPU на основі кількості ядер і вартості процесора.

• ОЗУ: Алгоритми глибокого навчання вимагають інтенсивного використання ЦП і робочого простору, і вони вимагають величезної кількості ОЗУ.

• БП: Через високі вимоги до пам’яті важливо, щоб моделі глибокого навчання використовували великий БП, який може обробляти складні функції.

Деякі інші ключові відмінності між нейронними мережами і глибоким навчанням включають час, необхідний для навчання мережі. Нейронні мережі вимагають менше часу для навчання мережі, ніж моделі глибокого навчання. Моделі глибокого навчання також точніші, ніж нейронні мережі, і вони демонструють вищу продуктивність.

Концепції глибокого навчання і нейронних мереж є фундаментальними для сучасних технологій штучного інтелекту. Вони допомагають автоматизувати інтелектуальні завдання, які раніше виконувалися людьми. І у сучасному цифровому світі штучний інтелект використовується компаніями всіх розмірів і для всіх видів завдань, які виконуються набагато ефективніше, ніж люди могли б зробити самостійно.