Rețele neuronale vs. Învățare profundă: prin ce sunt diferite?

Inteligența artificială a devenit o parte integrantă a vieții noastre de zi cu zi în lumea actuală bazată pe tehnologie. Deși unii oameni folosesc rețelele neuronale și învățarea profundă în mod interschimbabil, progresele, caracteristicile și aplicațiile lor variază.

Deci, ce sunt rețelele neuronale și modelele de învățare profundă și cum diferă ele?

Ce sunt rețelele neuronale?

Rețelele neuronale, cunoscute și sub numele de rețele neuronale, sunt modelate după creierul uman. Ei analizează date complexe, completează operații matematice, caută modele și folosesc informațiile adunate pentru a face predicții și clasificări. Și la fel ca și creierul, rețelele neuronale AI au o unitate funcțională de bază cunoscută sub numele de neuron. Acești neuroni, numiți și noduri, transferă informații în cadrul rețelei.

O rețea neuronală de bază are noduri interconectate în straturile de intrare, ascunse și de ieșire. Stratul de intrare procesează și analizează informații înainte de a le trimite la stratul următor.

Stratul ascuns primește date de la stratul de intrare sau de la alte straturi ascunse. Apoi, stratul ascuns procesează și analizează în continuare datele prin aplicarea unui set de operații matematice pentru a transforma și extrage caracteristicile relevante din datele de intrare.

Este stratul de ieșire care furnizează informațiile finale folosind caracteristicile extrase. Acest strat poate avea unul sau mai multe noduri, în funcție de tipul de colectare a datelor. Pentru clasificarea binară - o problemă da/nu - ieșirea va avea un nod care prezintă un rezultat 1 sau 0.

Există diferite tipuri de rețele neuronale AI.

1. Rețeaua neuronală FeedForward

Rețelele neuronale feedforward, utilizate în principal pentru recunoașterea facială, transferă informații într-o singură direcție. Aceasta înseamnă că fiecare nod dintr-un strat este legat de fiecare nod din stratul următor, cu informații care circulă unidirecțional până când ajunge la nodul de ieșire. Acesta este unul dintre cele mai simple tipuri de rețele neuronale.

2. Rețeaua neuronală recurentă

Această formă de rețea neuronală ajută la învățarea teoretică. Rețelele neuronale recurente sunt folosite pentru date secvențiale, cum ar fi limbajul natural și audio. Se folosesc si pentru aplicații text-to-speech pentru Android și iPhone-uri. Și, spre deosebire de rețelele neuronale de tip feedforward care procesează informații într-o singură direcție, rețelele neuronale recurente folosesc datele de la neuronul procesiunii și le trimit înapoi în rețea.

Această opțiune de returnare este critică pentru momentele în care sistemul emite predicții greșite. Rețelele neuronale recurente pot încerca să găsească motivul rezultatelor incorecte și să se adapteze în consecință.

3. Rețeaua neuronală convoluțională

Rețelele neuronale tradiționale au fost proiectate pentru a procesa intrări de dimensiuni fixe, dar rețele neuronale convoluționale (CNN) pot procesa date de dimensiuni diferite. CNN-urile sunt ideale pentru clasificarea datelor vizuale, cum ar fi imagini și videoclipuri de diferite rezoluții și raporturi de aspect. Sunt foarte utile și pentru aplicațiile de recunoaștere a imaginilor.

4. Rețeaua neuronală deconvoluțională

Această rețea neuronală este cunoscută și ca o rețea neuronală convoluțională transpusă. Este opusul unei rețele convoluționale.

Într-o rețea neuronală convoluțională, imaginile de intrare sunt procesate prin straturi convoluționale pentru a extrage caracteristici importante. Această ieșire este apoi procesată printr-o serie de straturi conectate, care efectuează clasificarea - atribuind un nume sau o etichetă unei imagini de intrare pe baza caracteristicilor acesteia. Acest lucru este util pentru identificarea obiectelor și segmentarea imaginii.

Cu toate acestea, într-o rețea neuronală deconvoluțională, harta caracteristicilor care era anterior o ieșire devine intrarea. Această hartă de caracteristici este o matrice tridimensională de valori și este derulată pentru a forma imaginea originală cu o rezoluție spațială crescută.

5. Rețea neuronală modulară

Această rețea neuronală combină module interconectate, fiecare realizând o anumită subsarcină. Fiecare modul dintr-o rețea modulară constă dintr-o rețea neuronală pregătită pentru a aborda o sarcină secundară precum recunoașterea vorbirii sau traducerea limbii.

Rețelele neuronale modulare sunt adaptabile și utile pentru gestionarea intrărilor cu date foarte variate.

Ce este Deep Learning?

Învățarea profundă, o subcategorie a învățării automate, implică antrenarea rețelelor neuronale pentru a învăța automat și a evolua independent, fără a fi programat să facă acest lucru.

Învățarea profundă este inteligență artificială? Da. Este forța motrice din spatele multor aplicații AI și servicii de automatizare, ajutând utilizatorii să îndeplinească sarcini cu puțină intervenție umană. ChatGPT este una dintre acele aplicații AI cu mai multe utilizări practice.

Există multe straturi ascunse între straturile de intrare și de ieșire ale învățării profunde. Acest lucru permite rețelei să efectueze operațiuni extrem de complexe și să învețe continuu pe măsură ce reprezentările datelor trec prin straturi.

Învățarea profundă a fost aplicată recunoașterii imaginilor, recunoașterii vorbirii, sintezei video și descoperirilor de medicamente. În plus, a fost aplicat unor creații complexe, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă, care folosesc algoritmi de învățare profundă pentru a identifica obstacolele și a naviga perfect în jurul lor.

Trebuie să introduceți cantități mari de date etichetate în rețea pentru a antrena un model de învățare profundă. Acesta este momentul în care are loc propagarea inversă: ajustarea greutăților și a prejudecăților neuronilor rețelei până când poate prezice cu exactitate ieșirea pentru noi date de intrare.

Rețele neuronale vs. Învățare profundă: diferențele explicate

Rețelele neuronale și modelele de învățare profundă sunt subseturi ale învățării automate. Cu toate acestea, ele diferă în diferite moduri.

Straturi

Rețelele neuronale sunt de obicei alcătuite dintr-un strat de intrare, ascuns și de ieșire. Între timp, modelele de învățare profundă cuprind mai multe straturi de rețele neuronale.

Domeniul de aplicare

Deși modelele de învățare profundă încorporează rețele neuronale, ele rămân un concept diferit de rețelele neuronale. Aplicațiile rețelelor neuronale includ recunoașterea modelelor, identificarea feței, traducerea automată și recunoașterea secvenței.

Între timp, puteți utiliza rețele de învățare profundă pentru gestionarea relațiilor cu clienții, procesarea vorbirii și a limbajului, restaurarea imaginilor, descoperirea medicamentelor și multe altele.

Extragerea caracteristicilor

Rețelele neuronale necesită intervenția umană, deoarece inginerii trebuie să determine manual ierarhia caracteristicilor. Cu toate acestea, modelele de învățare profundă pot determina automat ierarhia caracteristicilor folosind seturi de date etichetate și date brute nestructurate.

Performanţă

Rețelele neuronale necesită mai puțin timp pentru a se antrena, dar au o precizie mai mică în comparație cu învățarea profundă; învățarea profundă este mai complexă. De asemenea, rețelele neuronale sunt cunoscute că interpretează prost sarcinile, în ciuda realizării rapide.

Calcul

Învățarea profundă este o rețea neuronală complexă care poate clasifica și interpreta datele brute cu puțină intervenție umană, dar necesită mai multe resurse de calcul. Rețelele neuronale sunt un subset mai simplu de învățare automată care poate fi antrenat folosind seturi de date mai mici, cu mai puține resurse de calcul, dar capacitatea lor de a procesa date complexe este limitată.

Rețelele neuronale nu sunt același lucru cu învățarea profundă

Deși sunt utilizate în mod interschimbabil, rețelele neuronale și de învățare profundă sunt diferite. Au diferite metode de antrenament și grade de precizie. Cu toate acestea, modelele de învățare profundă sunt mai avansate și produc rezultate cu o precizie mai mare, deoarece pot învăța independent cu puțină interferență umană.