Diferença entre Rede Neural e Aprendizado Profundo

No mundo tecnológico de hoje, a inteligência artificial tornou-se uma parte indispensável da vida diária. Embora algumas pessoas usem Rede Neural e Aprendizado Profundo de forma intercambiável, seus avanços, recursos e aplicações são, na verdade, diferentes.

Então, o que é modelo de rede neural e aprendizado profundo? Como eles são diferentes?

O que é rede neural?

Uma visão simples da rede neural

A Rede Neural, também conhecida como Rede Neural Artificial, é modelada a partir do cérebro humano. Analisa dados complexos, realiza operações matemáticas, procura padrões e utiliza as informações coletadas para fazer previsões e classificações. E assim como o cérebro, as redes neurais de IA têm uma unidade funcional básica chamada neurônio. Esses neurônios, também conhecidos como nós, transmitem informações dentro da rede.

Uma rede neural básica possui nós conectados entre si nas camadas de entrada, oculta e de saída. A camada de entrada processa e analisa as informações antes de enviá-las para a próxima camada.

A camada oculta recebe dados da camada de entrada ou de outras camadas ocultas. A camada oculta continua a processar e analisar os dados aplicando um conjunto de operações para transformar e extrair recursos relevantes dos dados de entrada.

Esta é a camada de saída que fornece as informações finais usando os recursos extraídos. Esta camada pode ter um ou mais nós, dependendo do tipo de coleta de dados. Para classificação binária, a saída terá um nó exibindo o resultado 1 ou 0.

Existem diferentes tipos de redes neurais de IA.

1. Rede Neural FeedForward

A Rede Neural FeedForward, usada principalmente para reconhecimento facial, transmite informações em uma direção. Isso significa que cada nó em uma camada está vinculado a todos os nós na próxima camada, com as informações fluindo em uma direção até chegar ao nó de saída. Este é um dos tipos mais simples de redes neurais artificiais.

2. Rede Neural Recorrente

Diagrama da Rede Neural Recorrente

Este tipo de Rede Neural apoia o aprendizado teórico. A Rede Neural Recorrente é usada para dados sequenciais, como linguagem natural e áudio. Eles também são usados ​​para aplicativos de conversão de texto em fala para Android e iPhone. E, diferentemente das redes neurais feedforward, que processam informações em uma direção, as redes neurais recorrentes usam dados do processamento de neurônios e os enviam de volta para a rede.

Esta opção de retorno é importante quando o sistema faz previsões erradas. A Rede Neural Recorrente pode tentar encontrar o motivo dos resultados imprecisos e ajustar de acordo.

3. Rede Neural Convolucional

As redes neurais tradicionais foram projetadas para processar entradas de tamanho fixo, mas as redes neurais convolucionais (CNNs) podem processar dados de tamanhos variados. As CNNs são ideais para classificar dados visuais, como imagens e vídeos de diferentes resoluções e proporções. Eles também são muito úteis para aplicações de reconhecimento de imagem.

4. Rede Neural Deconvolucional

Esta Rede Neural também é conhecida como Rede Neural Convolucional Transposta e vice-versa com Rede Neural Convolucional.

Em uma Rede Neural Convolucional, a imagem de entrada é processada através de camadas convolucionais para extrair características importantes. Essa saída é então processada por meio de uma série de camadas conectadas, que realizam a classificação – atribuindo um nome ou rótulo à imagem de entrada com base em suas características. Isso é útil para reconhecimento de objetos e segmentação de imagens.

No entanto, em uma Rede Neural Deconvolucional, o mapa de características que anteriormente era a saída se tornará a entrada. Este mapa de recursos é uma matriz tridimensional de valores e não é mesclado para formar a imagem original com resolução espacial aumentada.

5. Rede Neural Modular

Esta Rede Neural combina módulos interconectados, cada um dos quais executa uma subtarefa específica. Cada módulo da rede modular consiste em uma rede neural pré-projetada que resolve uma subtarefa, como reconhecimento de fala ou tradução de idiomas.

A Rede Neural Modular é adaptável e útil para processar entradas com dados muito diferentes.

O que é aprendizagem profunda?

Visão geral do diagrama de aprendizagem em camadas da hierarquia de recursos

Deep Learning, um subgênero de Machine Learning, envolve o treinamento de redes neurais artificiais para aprender e crescer automaticamente de forma independente, sem ser programado para isso.

Deep Learning é inteligência artificial? A resposta é sim. É a força motriz por trás de muitas aplicações de IA e serviços de automação, ajudando os usuários a realizar tarefas com pouca intervenção humana. ChatGPT é um daqueles aplicativos de IA que possui algumas aplicações práticas.

Existem muitas camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída do Deep Learning. Isso permite que a rede execute operações extremamente complexas e aprenda continuamente à medida que os dados passam pelas camadas.

O Deep Learning foi aplicado ao reconhecimento de imagem, reconhecimento de voz, síntese de vídeo e descoberta. Além disso, é aplicado a criações complexas, como carros autônomos, que utilizam algoritmos de Deep Learning para identificar obstáculos e contorná-los perfeitamente.

Você precisa alimentar uma grande quantidade de dados rotulados na rede para treinar um modelo de Deep Learning. Os pesos e desvios dos neurônios na rede são ajustados até que seja possível prever com precisão a saída, dados os novos dados de entrada.

Diferença entre Rede Neural e Aprendizado Profundo

Os modelos de rede neural e aprendizado profundo são subconjuntos do aprendizado de máquina . No entanto, eles são diferentes em muitos aspectos.

Camada

As redes neurais artificiais geralmente são compostas de camadas de entrada, camadas ocultas e camadas de saída. Enquanto isso, os modelos de Deep Learning incluem várias camadas de redes neurais artificiais.

Limite

Embora os modelos de Deep Learning incorporem redes neurais artificiais, eles ainda são conceitos separados. As aplicações de redes neurais artificiais incluem reconhecimento de padrões, faces, tradução automática e sequências.

Enquanto isso, você pode usar redes de Deep Learning para gerenciamento de relacionamento com clientes, processamento de fala e linguagem, restauração de imagens, etc.

Extrair recursos

As redes neurais artificiais requerem intervenção humana, pois os engenheiros devem determinar manualmente a hierarquia dos recursos. No entanto, os modelos de Deep Learning podem determinar automaticamente a hierarquia de recursos usando conjuntos de dados rotulados e dados brutos não estruturados.

Eficiência

As Redes Neurais Artificiais levam menos tempo para serem treinadas, mas têm menor precisão quando comparadas ao Deep Learning (o Deep Learning é mais complexo). Além disso, as redes neurais também são conhecidas por interpretar mal as tarefas, apesar de concluí-las muito rapidamente.

Recursos computacionais

Deep Learning é uma rede neural complexa que pode classificar e interpretar dados brutos com pouca intervenção humana, mas requer mais recursos computacionais. Redes Neurais Artificiais são um subconjunto mais simples de Aprendizado de Máquina, que pode ser treinado usando pequenos conjuntos de dados com menos recursos computacionais, mas sua capacidade de processar dados complexos é limitada.

Embora usados ​​de forma intercambiável, Rede Neural e Aprendizado Profundo ainda são conceitos diferentes. Eles têm diferentes métodos de treinamento e níveis de precisão. Porém, os modelos de Deep Learning são mais avançados e produzem resultados com maior precisão, pois podem aprender de forma independente com pouca intervenção humana.