Глибоке навчання проти нейронних мереж

Існує багато різних концепцій і методів, які складають області штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). Двома такими концепціями є глибоке навчання та нейронні мережі.

Давайте правильно визначимо кожен з них, перш ніж занурюватися глибше: 

• Глибоке навчання: Підмножина машинного навчання, глибоке навчання, усуває частину попередньої обробки даних, яка зазвичай пов’язана з машинним навчанням. Алгоритми глибокого навчання можуть обробляти неструктуровані дані, простіше кажучи, це спосіб автоматизувати прогнозну аналітику.

• Нейронні мережі: Нейронні мережі також є підмножиною машинного навчання і є фундаментальними для алгоритмів глибокого навчання. Натхненний людським мозком, вони складаються з різних рівнів, які покладаються на навчальні дані, щоб з часом підвищувати свою точність. 

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання намагається імітувати людський мозок, дозволяючи системам кластеризувати дані та робити неймовірно точні прогнози. Це підмножина машинного навчання, яка навчає комп’ютер виконувати завдання, подібні до людських, наприклад розпізнавання мовлення чи ідентифікації зображень. Завдяки глибокому навчанню системи можуть покращити свої здібності класифікувати, розпізнавати, виявляти й описувати за допомогою даних. 

Глибоке навчання відіграє велику роль у багатьох сучасних технологіях, таких як Alexa та Siri. Він передбачає навчання даних комп’ютера за допомогою глибоких алгоритмів для автономного навчання шляхом розпізнавання шаблонів за допомогою рівнів обробки. 

На відміну від класичного машинного навчання, яке зазвичай використовує структуровані та позначені дані для прогнозування, глибоке навчання може використовувати неструктуровані дані. Це означає, що значна частина попередньої обробки даних, яка зазвичай пов’язана з машинним навчанням, усувається. Алгоритми глибокого навчання приймають і обробляють ці дані, які можуть включати такі речі, як текст і зображення, і вони автоматизують вилучення функцій. Усе це означає, що глибоке навчання менше покладається на людей, ніж інші методи. 

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

Моделі глибокого навчання можуть виконувати різні типи методів навчання. Наприклад, вони можуть проходити навчання без нагляду, для якого не потрібні мічені набори даних. Цей метод навчання дає змогу моделям виявляти шаблони в даних і групувати їх за певними характеристиками без допомоги людини. 

Що таке нейронні мережі? 

Нейронні мережі складають процес машинного навчання, і саме вони дозволяють комп’ютерним програмам розпізнавати закономірності та вирішувати проблеми у сфері штучного інтелекту, машинного та глибокого навчання.

Нейронні мережі, які часто називають штучними нейронними мережами (ШНМ), є фундаментальними для глибокого навчання. Натхненний людським мозком, їх структура імітує біологічні нейрони. 

Нейронні мережі мають шари вузлів, які містять вхідний рівень, один або більше прихованих шарів і вихідний рівень. Кожен штучний нейрон або вузол з’єднується з іншим. Нейронні мережі покладаються на навчальні дані, щоб вивчати та покращувати свої прогнози з часом, що дозволяє використовувати їх для різноманітних програм. 

Також важливо зазначити, що існує кілька різних типів нейронних мереж: 

• Штучні нейронні мережі (ШНМ): Один із найпоширеніших типів мереж глибокого навчання, ШНМ — це біологічно створені обчислювальні мережі, що складаються з трьох або більше рівнів. Вони використовуються для вирішення широкого кола завдань, пов'язаних з розпізнаванням мови, перекладом тексту та багато іншого.

• Згорточні нейронні мережі (CNN): Іншим типом мереж глибокого навчання є CNN, які особливо корисні для задач комп’ютерного зору та розпізнавання зображень. Перевершуючи інші нейронні мережі, CNN неймовірно ефективні з зображенням, аудіосигналом або мовленням. Вони покладаються на три основні типи рівнів: згортковий рівень, рівень об’єднання та повністю зв’язаний (FC) рівень.

• Повторювані нейронні мережі (RNN): Ще один основний тип мереж глибокого навчання, RNN, використовують послідовні дані або дані часових рядів для вирішення проблем, пов’язаних із перекладом мови та обробкою природної мови (NLP).

Ключові відмінності між глибоким навчанням і нейронними мережами

Незважаючи на те, що глибоке навчання включає нейронні мережі в свою архітектуру, між ними є різка різниця. 

Крім того, що вони визначаються по-різному, існує також значна різниця в їхніх структурах. 

Деякі з основних компонентів нейронної мережі включають: 

• Нейрони: Математична функція, призначена для імітації функціонування біологічного нейрона. Він обчислює середнє зважене значення вхідних даних і передає інформацію за допомогою нелінійної функції.

• Підключення та вага: З’єднання з’єднують нейрон одного шару з іншим нейроном того самого шару або окремого шару. Значення ваги пов’язане з кожним з’єднанням, і воно представляє міцність з’єднання між блоками.

• Функція поширення: Нейронні мережі складаються з двох функцій поширення. Перший — це пряме поширення, яке забезпечує «передбачене значення». Другий – це зворотне поширення, яке забезпечує «значення помилки».

• Швидкість навчання: Швидкість навчання нейронної мережі визначає, наскільки швидко чи повільно будуть оновлюватися значення ваги моделі. 

Деякі з основних компонентів моделі глибокого навчання включають: 

• Материнські плати: Моделі глибокого навчання працюють на чіпсеті материнської плати.

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

• ОЗП: Алгоритми глибокого навчання вимагають високого використання центрального процесора та робочої області, а також значні обсяги оперативної пам’яті.

• Блок живлення: Через високі вимоги до пам’яті для моделей глибокого навчання важливо використовувати великий блок живлення, який може виконувати складні функції. 

Деякі інші ключові відмінності між нейронними мережами та глибоким навчанням включають час, необхідний для навчання мережі. Нейронним мережам для навчання мережі потрібно менше часу, ніж моделям глибокого навчання. Моделі глибокого навчання також точніші, ніж нейронні мережі, і демонструють вищу продуктивність. 

Концепції глибокого навчання та нейронних мереж є фундаментальними для сучасних технологій штучного інтелекту. Вони допомагають автоматизувати інтелектуальні завдання, які колись виконували люди. І в сучасному цифровому світі ШІ використовується компаніями будь-якого розміру та для всіх типів завдань, які виконуються набагато ефективніше, ніж люди могли б досягти поодинці.