Differenza tra rete neurale e deep learning

Nel mondo tecnologico di oggi, l'intelligenza artificiale è diventata una parte indispensabile della vita quotidiana. Sebbene alcune persone utilizzino la rete neurale e il deep learning in modo intercambiabile, i loro progressi, funzionalità e applicazioni sono in realtà diversi.

Allora, qual è il modello di rete neurale e deep learning? Come sono differenti?

Cos'è la rete neurale?

Una semplice visione della rete neurale

La rete neurale, nota anche come rete neurale artificiale, è modellata sul cervello umano. Analizza dati complessi, completa operazioni matematiche, cerca modelli e utilizza le informazioni raccolte per fare previsioni e classificazioni. E proprio come il cervello, le reti neurali dell’intelligenza artificiale hanno un’unità funzionale di base chiamata neurone. Questi neuroni, noti anche come nodi, trasmettono informazioni all'interno della rete.

Una rete neurale di base ha nodi collegati tra loro nei livelli di input, nascosto e output. Il livello di input elabora e analizza le informazioni prima di inviarle al livello successivo.

Il livello nascosto riceve i dati dal livello di input o da altri livelli nascosti. Il livello nascosto continua quindi a elaborare e analizzare i dati applicando una serie di operazioni per trasformare ed estrarre funzionalità rilevanti dai dati di input.

Questo è il livello di output che fornisce le informazioni finali utilizzando le funzionalità estratte. Questo livello può avere uno o più nodi, a seconda del tipo di raccolta dati. Per la classificazione binaria, l'output avrà un nodo che visualizza il risultato 1 o 0.

Esistono diversi tipi di reti neurali AI.

1. Rete neurale feedforward

La rete neurale FeedForward, utilizzata principalmente per il riconoscimento facciale, trasmette informazioni in una direzione. Ciò significa che ogni nodo in uno strato è collegato a ogni nodo nello strato successivo, con le informazioni che fluiscono in una direzione fino a raggiungere il nodo di output. Questo è uno dei tipi più semplici di reti neurali artificiali.

2. Rete neurale ricorrente

Diagramma della rete neurale ricorrente

Questo tipo di rete neurale supporta l'apprendimento teorico. La rete neurale ricorrente viene utilizzata per dati sequenziali, come linguaggio naturale e audio. Vengono utilizzati anche per applicazioni di sintesi vocale per Android e iPhone. E a differenza delle reti neurali feedforward che elaborano le informazioni in una direzione, le reti neurali ricorrenti utilizzano i dati provenienti dall’elaborazione dei neuroni e li rimandano nella rete.

Questa opzione di restituzione è importante quando il sistema fa previsioni errate. La rete neurale ricorrente può provare a trovare il motivo dei risultati imprecisi e adeguarsi di conseguenza.

3. Rete neurale convoluzionale

Le reti neurali tradizionali sono state progettate per elaborare input di dimensioni fisse, ma le reti neurali convoluzionali (CNN) possono elaborare dati di dimensioni variabili. Le CNN sono ideali per classificare dati visivi come immagini e video di diverse risoluzioni e proporzioni. Sono anche molto utili per le applicazioni di riconoscimento delle immagini.

4. Rete neurale deconvoluzionale

Questa rete neurale è anche conosciuta come rete neurale convoluzionale trasposta e viceversa con rete neurale convoluzionale.

In una rete neurale convoluzionale, l'immagine di input viene elaborata attraverso strati convoluzionali per estrarre caratteristiche importanti. Questo output viene quindi elaborato attraverso una serie di livelli collegati, che eseguono la classificazione, assegnando un nome o un'etichetta all'immagine di input in base alle sue caratteristiche. Ciò è utile per il riconoscimento degli oggetti e la segmentazione delle immagini.

Tuttavia, in una rete neurale deconvoluzionale, la mappa delle caratteristiche che in precedenza era l'output diventerà l'input. Questa mappa delle caratteristiche è una matrice tridimensionale di valori e non viene unita per formare l'immagine originale con una maggiore risoluzione spaziale.

5. Rete neurale modulare

Questa rete neurale combina moduli interconnessi, ognuno dei quali svolge un compito secondario specifico. Ogni modulo della rete modulare è costituito da una rete neurale pre-progettata che risolve un compito secondario come il riconoscimento vocale o la traduzione linguistica.

La rete neurale modulare è adattabile e utile per elaborare input con dati molto diversi.

Cos'è l'apprendimento profondo?

Panoramica del diagramma di apprendimento a più livelli della gerarchia delle funzionalità

Il Deep Learning, un sottogenere del Machine Learning, prevede l’addestramento di reti neurali artificiali affinché apprendano e crescano automaticamente in modo indipendente senza essere programmate per farlo.

Il Deep Learning è intelligenza artificiale? La risposta è si. È la forza trainante di molte applicazioni di intelligenza artificiale e servizi di automazione, poiché aiuta gli utenti a eseguire attività con un intervento umano minimo. ChatGPT è una di quelle applicazioni AI che ha alcune applicazioni pratiche.

Esistono molti livelli nascosti tra i livelli di input e di output del Deep Learning. Ciò consente alla rete di eseguire operazioni estremamente complesse e di apprendere continuamente mentre i dati passano attraverso i livelli.

Il Deep Learning è stato applicato al riconoscimento delle immagini, al riconoscimento vocale, alla sintesi video e alla scoperta. Inoltre, viene applicato a creazioni complesse, come le auto a guida autonoma, che utilizzano algoritmi di Deep Learning per identificare gli ostacoli e aggirarli perfettamente.

È necessario immettere nella rete una grande quantità di dati etichettati per addestrare un modello di deep learning. I pesi e i pregiudizi dei neuroni nella rete vengono adeguati fino a quando non è possibile prevedere con precisione l'output dati i nuovi dati di input.

Differenza tra rete neurale e deep learning

I modelli di rete neurale e deep learning sono sottoinsiemi del machine learning . Tuttavia, sono diversi in molti modi.

Strato

Le reti neurali artificiali sono solitamente costituite da livelli di input, livelli nascosti e livelli di output. Nel frattempo, i modelli di Deep Learning includono diversi strati di reti neurali artificiali.

Limite

Sebbene i modelli di Deep Learning incorporino reti neurali artificiali, sono ancora concetti separati. Le applicazioni delle reti neurali artificiali includono il riconoscimento di modelli, i volti, la traduzione automatica e le sequenze.

Nel frattempo, puoi utilizzare le reti di Deep Learning per la gestione delle relazioni con i clienti, l'elaborazione vocale e linguistica, il ripristino delle immagini, ecc.

Estrai funzionalità

Le reti neurali artificiali richiedono l’intervento umano, poiché gli ingegneri devono determinare manualmente la gerarchia delle caratteristiche. Tuttavia, i modelli di Deep Learning possono determinare automaticamente la gerarchia delle funzionalità utilizzando set di dati etichettati e dati grezzi non strutturati.

Efficienza

Le reti neurali artificiali richiedono meno tempo per l'addestramento, ma hanno una precisione inferiore rispetto al Deep Learning (il Deep Learning è più complesso). Inoltre, è noto che le reti neurali interpretano male le attività nonostante le completino molto rapidamente.

Risorse computazionali

Il Deep Learning è una rete neurale complessa in grado di classificare e interpretare i dati grezzi con poco intervento umano, ma richiede più risorse computazionali. Le reti neurali artificiali sono un sottoinsieme più semplice dell'apprendimento automatico, che può essere addestrato utilizzando piccoli set di dati con meno risorse computazionali, ma la loro capacità di elaborare dati complessi è limitata.

Sebbene usati in modo intercambiabile, Rete Neurale e Deep Learning sono ancora concetti diversi. Hanno diversi metodi di allenamento e livelli di precisione. Tuttavia, i modelli di Deep Learning sono più avanzati e producono risultati con maggiore precisione, poiché possono apprendere in modo indipendente con un minimo intervento umano.