Diferența dintre rețeaua neuronală și deep learning

În lumea tehnologică de astăzi, inteligența artificială a devenit o parte indispensabilă a vieții de zi cu zi. Deși unii oameni folosesc rețeaua neuronală și Deep Learning în mod interschimbabil, progresele, caracteristicile și aplicațiile lor sunt de fapt diferite.

Deci, ce este rețeaua neuronală și modelul de învățare profundă? In ce fel sunt ei diferiti?

Ce este rețeaua neuronală?

O vedere simplă a rețelei neuronale

Rețeaua neuronală, cunoscută și sub numele de Rețea neuronală artificială, este modelată după creierul uman. Analizează date complexe, finalizează operații matematice, caută modele și folosește informațiile colectate pentru a face predicții și clasificări. Și la fel ca creierul, rețelele neuronale AI au o unitate funcțională de bază numită neuron. Acești neuroni, cunoscuți și ca noduri, transmit informații în cadrul rețelei.

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

Stratul ascuns primește date de la stratul de intrare sau de la alte straturi ascunse. Stratul ascuns continuă apoi să proceseze și să analizeze datele prin aplicarea unui set de operații pentru a transforma și extrage caracteristicile relevante din datele de intrare.

Acesta este stratul de ieșire care oferă 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, rezultatul va avea un nod care afișează rezultatul 1 sau 0.

Există diferite tipuri de rețele neuronale AI.

1. Rețeaua neuronală FeedForward

Rețeaua neuronală FeedForward, utilizată în principal pentru recunoașterea facială, transmite informații într-o singură direcție. Aceasta înseamnă că fiecare nod dintr-un strat este legat de fiecare nod din stratul următor, informația curgând într-un sens până ajunge la nodul de ieșire. Acesta este unul dintre cele mai simple tipuri de rețele neuronale artificiale.

2. Rețeaua neuronală recurentă

Diagrama rețelei neuronale recurente

Acest tip de rețea neuronală sprijină învățarea teoretică. Rețeaua neuronală recurentă este utilizată pentru date secvențiale, cum ar fi limbajul natural și audio. Ele sunt, de asemenea, folosite pentru aplicații de text-to-speech pentru Android și iPhone. Și, spre deosebire de rețelele neuronale Feedforward care procesează informații într-o singură direcție, rețelele neuronale recurente folosesc date de la neuronii de procesare și le trimit înapoi în rețea.

Această opțiune de returnare este importantă atunci când sistemul face predicții greșite. Rețeaua neuronală recurentă poate încerca să găsească motivul rezultatelor inexacte și să se ajusteze în consecință.

3. Rețeaua neuronală convoluțională

Rețelele neuronale tradiționale au fost concepute pentru a procesa intrări de dimensiune fixă, dar rețelele 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 sub numele de rețea neuronală convoluțională transpusă și invers cu rețeaua neuronală convoluțională.

Într-o rețea neuronală convoluțională, imaginea de intrare este procesată 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 imaginii de intrare pe baza caracteristicilor acesteia. Acest lucru este util pentru recunoașterea obiectelor și segmentarea imaginii.

Cu toate acestea, într-o rețea neuronală deconvoluțională, harta caracteristicilor care a fost anterior rezultatul va deveni intrarea. Această hartă de caracteristici este o matrice tridimensională de valori și nu este îmbinată pentru a forma imaginea originală cu rezoluție spațială crescută.

5. Rețea neuronală modulară

Această rețea neuronală combină module interconectate, fiecare dintre ele efectuând o anumită sarcină secundară. Fiecare modul din rețeaua modulară constă dintr-o rețea neuronală pre-proiectată care rezolvă o sarcină secundară, cum ar fi recunoașterea vorbirii sau traducerea limbii.

Rețeaua neuronală modulară este adaptabilă și utilă pentru procesarea intrărilor cu date foarte diferite.

Ce este Deep Learning?

Prezentare generală a diagramei de învățare stratificată a ierarhiei caracteristicilor

Deep Learning, un subgen al Machine Learning, implică antrenarea rețelelor neuronale artificiale pentru a învăța automat și a crește independent, fără a fi programat să facă acest lucru.

Deep Learning este inteligență artificială? Raspunsul este 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 care are unele aplicații practice.

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

Deep Learning a fost aplicat recunoașterii imaginilor, recunoașterii vocii, sintezei video și descoperirii. În plus, se aplică creațiilor complexe, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă, care folosesc algoritmi de Deep Learning pentru a identifica obstacolele și a naviga perfect în jurul lor.

Trebuie să introduceți o cantitate mare de date etichetate în rețea pentru a antrena un model de Deep Learning. Greutățile și prejudecățile neuronilor din rețea sunt ajustate până când poate prezice cu exactitate rezultatul având în vedere noile date de intrare.

Diferența dintre rețeaua neuronală și deep learning

Modelele de rețea neuronală și de învățare profundă sunt subseturi ale învățării automate . Cu toate acestea, ele sunt diferite în multe privințe.

Strat

Rețelele neuronale artificiale sunt de obicei formate din straturi de intrare, straturi ascunse și straturi de ieșire. Între timp, modelele de învățare profundă includ mai multe straturi de rețele neuronale artificiale.

Limită

Deși modelele de învățare profundă încorporează rețele neuronale artificiale, acestea sunt totuși concepte separate. Aplicațiile rețelelor neuronale artificiale includ recunoașterea modelelor, fețele, traducerea automată și secvențele.

Între timp, puteți utiliza rețelele Deep Learning pentru gestionarea relațiilor cu clienții, procesarea vorbirii și a limbajului, restaurarea imaginilor etc.

Extrageți caracteristici

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

Eficienţă

Rețelele neuronale artificiale necesită mai puțin timp pentru a se antrena, dar au o precizie mai mică în comparație cu Deep Learning (Deep Learning este mai complex). În plus, rețelele neuronale sunt, de asemenea, cunoscute că interpretează prost sarcinile, în ciuda faptului că le finalizează foarte repede.

Resurse de calcul

Deep Learning 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 artificiale sunt un subset mai simplu al învățării automate, care poate fi antrenat folosind seturi de date mici cu mai puține resurse de calcul, dar capacitatea lor de a procesa date complexe sunt limitate.

Deși sunt folosite în mod interschimbabil, Neural Network și Deep Learning sunt încă concepte diferite. Au diferite metode de antrenament și niveluri de precizie. Cu toate acestea, modelele de învățare profundă sunt mai avansate și produc rezultate cu o mai mare acuratețe, deoarece pot învăța independent cu puțină intervenție umană.