ニューラルネットワークとディープラーニングの違い

今日のテクノロジーの世界では、人工知能は日常生活に欠かせないものになっています。ニューラル ネットワークとディープ ラーニングを同じ意味で使用する人もいますが、それらの進歩、機能、用途は実際には異なります。

では、ニューラルネットワークとディープラーニングモデルとは何でしょうか? それらはどう違いますか？

ニューラルネットワークとは何ですか?

ニューラルネットワークの簡単な見方

人工ニューラル ネットワークとしても知られるニューラル ネットワークは、人間の脳をモデルにしています。複雑なデータを分析し、数学的演算を実行し、パターンを探し、収集した情報を使用して予測と分類を行います。そして、脳と同じように、AI ニューラル ネットワークにはニューロンと呼ばれる基本的な機能単位があります。これらのニューロンはノードとも呼ばれ、ネットワーク内で情報を送信します。

基本的なニューラル ネットワークには、入力層、隠れ層、出力層で相互に接続されたノードがあります。入力層は、情報を次の層に送信する前に処理および分析します。

隠れ層は、入力層または他の隠れ層からデータを受け取ります。その後、隠れ層は一連の操作を適用して、入力データから関連する特徴を変換および抽出することにより、データの処理と分析を続けます。

これは、抽出された特徴を使用して最終的な情報を提供する出力層です。このレイヤーには、データ収集のタイプに応じて 1 つ以上のノードを含めることができます。バイナリ分類の場合、出力には結果 1 または 0 を表示するノードが含まれます。

AI ニューラル ネットワークにはさまざまな種類があります。

1. フィードフォワード ニューラル ネットワーク

フィードフォワード ニューラル ネットワークは、主に顔認識に使用され、情報を一方向に送信します。これは、ある層のすべてのノードが次の層のすべてのノードにリンクされ、情報は出力ノードに到達するまで一方向に流れることを意味します。これは、最も単純なタイプの人工ニューラル ネットワークの 1 つです。

2.リカレントニューラルネットワーク

リカレント ニューラル ネットワークの図

このタイプのニューラル ネットワークは理論的な学習をサポートします。リカレント ニューラル ネットワークは、自然言語や音声などの連続データに使用されます。これらは、Android および iPhone のテキスト読み上げアプリケーションにも使用されます。また、情報を一方向に処理するフィードフォワード ニューラル ネットワークとは異なり、リカレント ニューラル ネットワークは処理ニューロンからのデータを使用し、それをネットワークに送り返します。

この戻りオプションは、システムが誤った予測を行う場合に重要です。リカレント ニューラル ネットワークは、不正確な結果の理由を見つけて、それに応じて調整することができます。

3. 畳み込みニューラルネットワーク

従来のニューラル ネットワークは固定サイズの入力を処理するように設計されていますが、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) はさまざまなサイズのデータ​​を処理できます。CNN は、解像度やアスペクト比が異なる画像やビデオなどの視覚データを分類するのに最適です。これらは画像認識アプリケーションにも非常に役立ちます。

4. 逆畳み込みニューラル ネットワーク

このニューラル ネットワークは転置畳み込みニューラル ネットワークとも呼ばれ、その逆の畳み込みニューラル ネットワークも同様です。

畳み込みニューラル ネットワークでは、入力画像は畳み込み層を通じて処理され、重要な特徴が抽出されます。次に、この出力は一連の接続されたレイヤーを通じて処理され、分類が実行され、その特徴に基づいて入力画像に名前またはラベルが割り当てられます。これは、オブジェクトの認識や画像のセグメンテーションに役立ちます。

ただし、逆畳み込みニューラル ネットワークでは、以前は出力であった特徴マップが入力になります。この特徴マップは値の 3 次元配列であり、空間解像度が向上した元の画像を形成するためにマージされるわけではありません。

5. モジュール型ニューラルネットワーク

このニューラル ネットワークは相互接続されたモジュールを組み合わせており、それぞれが特定のサブタスクを実行します。モジュラー ネットワークの各モジュールは、音声認識や言語翻訳などのサブタスクを解決する、事前に設計されたニューラル ネットワークで構成されています。

モジュラー ニューラル ネットワークは適応性があり、非常に異なるデータを含む入力を処理するのに役立ちます。

ディープラーニングとは何ですか?

機能階層の階層化学習図の概要

機械学習のサブジャンルであるディープラーニングには、プログラムされずに自動的に学習し、独立して成長するように人工ニューラル ネットワークをトレーニングすることが含まれます。

ディープラーニングは人工知能ですか？答えは「はい」です。これは多くの AI アプリケーションや自動化サービスの原動力となっており、ユーザーが人間の介入をほとんど行わずにタスクを実行できるように支援します。ChatGPT は、いくつかの実用的なアプリケーションがある AI アプリケーションの 1 つです。

深層学習の入力層と出力層の間には多くの隠れ層があります。これにより、ネットワークは非常に複雑な操作を実行し、データが層を通過するときに継続的に学習することができます。

ディープラーニングは、画像認識、音声認識、ビデオ合成、発見に適用されています。さらに、深層学習アルゴリズムを使用して障害物を識別し、障害物を完全に回避する自動運転車などの複雑な作品にも適用されます。

深層学習モデルをトレーニングするには、大量のラベル付きデータをネットワークにフィードする必要があります。ネットワーク内のニューロンの重みとバイアスは、新しい入力データが与えられた場合に出力を正確に予測できるまで調整されます。

ニューラルネットワークとディープラーニングの違い

ニューラル ネットワーク モデルと深層学習モデルは、機械学習のサブセットです。ただし、それらは多くの点で異なります。

層

人工ニューラル ネットワークは通常、入力層、隠れ層、出力層で構成されます。一方、深層学習モデルには、いくつかの層の人工ニューラル ネットワークが含まれています。

限界

深層学習モデルには人工ニューラル ネットワークが組み込まれていますが、それでも別の概念です。人工ニューラル ネットワークのアプリケーションには、パターン認識、顔、機械翻訳、シーケンスなどがあります。

一方、深層学習ネットワークは、顧客関係管理、音声および言語処理、画像復元などに使用できます。

特徴を抽出する

人工ニューラル ネットワークでは、エンジニアが機能の階層を手動で決定する必要があるため、人間の介入が必要です。ただし、深層学習モデルは、ラベル付きデータセットと非構造化生データを使用して、特徴の階層を自動的に決定できます。

効率

人工ニューラル ネットワークはトレーニングにかかる​​時間は短くなりますが、ディープ ラーニングと比較すると精度が低くなります (ディープ ラーニングはより複雑です)。さらに、ニューラル ネットワークはタスクを非常に早く完了するにもかかわらず、タスクを適切に解釈しないことも知られています。

計算リソース

ディープ ラーニングは、人的介入をほとんど行わずに生データを分類および解釈できる複雑なニューラル ネットワークですが、より多くの計算リソースを必要とします。人工ニューラル ネットワークは機械学習のより単純なサブセットであり、計算リソースが少ない小さなデータセットを使用してトレーニングできますが、複雑なデータを処理する能力には限界があります。

ニューラル ネットワークとディープ ラーニングは同じ意味で使用されますが、依然として異なる概念です。トレーニング方法や精度レベルも異なります。ただし、深層学習モデルはより高度で、人間の介入をほとんど必要とせずに独立して学習できるため、より正確な結果が得られます。