Sieci neuronowe vs. Głębokie uczenie się: czym się różnią?

Sztuczna inteligencja stała się integralną częścią naszego codziennego życia w dzisiejszym świecie napędzanym technologią. Chociaż niektórzy ludzie używają sieci neuronowych i głębokiego uczenia się zamiennie, ich ulepszenia, funkcje i zastosowania są różne.

Czym więc są sieci neuronowe i modele głębokiego uczenia się i czym się różnią?

Czym są sieci neuronowe?

Sieci neuronowe, znane również jako sieci neuronowe, są wzorowane na ludzkim mózgu. Analizują złożone dane, wykonują operacje matematyczne, szukają wzorców i wykorzystują zebrane informacje do przewidywania i klasyfikacji. I podobnie jak mózg, sieci neuronowe AI mają podstawową jednostkę funkcjonalną zwaną neuronem. Te neurony, zwane także węzłami, przekazują informacje w sieci.

Podstawowa sieć neuronowa ma połączone ze sobą węzły w warstwie wejściowej, ukrytej i wyjściowej. Warstwa wejściowa przetwarza i analizuje informacje przed wysłaniem ich do następnej warstwy.

Warstwa ukryta otrzymuje dane z warstwy wejściowej lub innych warstw ukrytych. Następnie warstwa ukryta dalej przetwarza i analizuje dane, stosując zestaw operacji matematycznych w celu przekształcenia i wyodrębnienia odpowiednich cech z danych wejściowych.

To warstwa wyjściowa dostarcza ostateczne informacje za pomocą wyodrębnionych cech. Ta warstwa może mieć jeden lub więcej węzłów, w zależności od typu zbierania danych. W przypadku klasyfikacji binarnej — problem tak/nie — dane wyjściowe będą miały jeden węzeł prezentujący wynik 1 lub 0.

Istnieją różne typy sieci neuronowych AI.

1. Sieć neuronowa FeedForward

Feedforwardowe sieci neuronowe, używane głównie do rozpoznawania twarzy, przesyłają informacje w jednym kierunku. Oznacza to, że każdy węzeł w jednej warstwie jest połączony z każdym węzłem w następnej warstwie, a informacje przepływają jednokierunkowo, aż dotrą do węzła wyjściowego. Jest to jeden z najprostszych rodzajów sieci neuronowych.

2. Powtarzająca się sieć neuronowa

Ta forma sieci neuronowej wspomaga naukę teoretyczną. Powtarzające się sieci neuronowe są używane do danych sekwencyjnych, takich jak język naturalny i dźwięk. Stosowane są również do aplikacje zamiany tekstu na mowę dla systemu Android i iPhone'y. I w przeciwieństwie do sieci neuronowych ze sprzężeniem zwrotnym, które przetwarzają informacje w jednym kierunku, rekurencyjne sieci neuronowe wykorzystują dane z neuronu przetwarzającego i wysyłają je z powrotem do sieci.

Ta opcja zwrotu ma kluczowe znaczenie w sytuacjach, gdy system publikuje błędne prognozy. Powtarzające się sieci neuronowe mogą próbować znaleźć przyczynę nieprawidłowych wyników i odpowiednio dostosować.

3. Konwolucyjna sieć neuronowa

Tradycyjne sieci neuronowe zostały zaprojektowane do przetwarzania danych wejściowych o stałym rozmiarze, ale konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) mogą przetwarzać dane o różnych wymiarach. CNN są idealne do klasyfikowania danych wizualnych, takich jak obrazy i filmy o różnych rozdzielczościach i proporcjach. Są również bardzo przydatne w aplikacjach do rozpoznawania obrazów.

4. Dekonwolucyjna sieć neuronowa

Ta sieć neuronowa jest również znana jako transponowana konwolucyjna sieć neuronowa. Jest przeciwieństwem sieci konwolucyjnej.

W konwolucyjnej sieci neuronowej obrazy wejściowe są przetwarzane przez warstwy konwolucyjne w celu wyodrębnienia ważnych cech. Dane wyjściowe są następnie przetwarzane przez szereg połączonych warstw, które przeprowadzają klasyfikację — przypisując nazwę lub etykietę do obrazu wejściowego na podstawie jego cech. Jest to przydatne do identyfikacji obiektów i segmentacji obrazu.

Jednak w dekonwolucyjnej sieci neuronowej mapa cech, która wcześniej była wyjściem, staje się wejściem. Ta mapa obiektów jest trójwymiarową tablicą wartości i jest rozwijana w celu utworzenia oryginalnego obrazu o zwiększonej rozdzielczości przestrzennej.

5. Modułowa sieć neuronowa

Ta sieć neuronowa łączy połączone ze sobą moduły, z których każdy wykonuje określone podzadanie. Każdy moduł w sieci modułowej składa się z sieci neuronowej przygotowanej do wykonywania podzadań, takich jak rozpoznawanie mowy lub tłumaczenie języka.

Modułowe sieci neuronowe są elastyczne i przydatne do obsługi danych wejściowych z bardzo różnymi danymi.

Co to jest głębokie uczenie się?

Głębokie uczenie się, podkategoria uczenia maszynowego, polega na szkoleniu sieci neuronowych, aby automatycznie uczyły się i ewoluowały niezależnie bez zaprogramowania do tego.

Czy uczenie głębokie to sztuczna inteligencja? Tak. Jest siłą napędową wielu aplikacji AI i usług automatyzacji, pomagając użytkownikom wykonywać zadania przy niewielkiej interwencji człowieka. ChatGPT to jedna z tych aplikacji AI z kilkoma praktycznymi zastosowaniami.

Istnieje wiele ukrytych warstw między warstwą wejściową i wyjściową głębokiego uczenia. Dzięki temu sieć może wykonywać niezwykle złożone operacje i stale się uczyć, gdy reprezentacje danych przechodzą przez warstwy.

Głębokie uczenie się zostało zastosowane do rozpoznawania obrazów, rozpoznawania mowy, syntezy wideo i odkrywania leków. Ponadto została zastosowana w złożonych kreacjach, takich jak samojezdne samochody, które wykorzystują algorytmy głębokiego uczenia się do identyfikowania przeszkód i perfekcyjnego omijania ich.

Aby wyszkolić model uczenia głębokiego, musisz wprowadzić do sieci duże ilości danych z etykietami. To wtedy następuje wsteczna propagacja: dostosowanie wag i odchyleń neuronów sieci, aż będzie w stanie dokładnie przewidzieć dane wyjściowe dla nowych danych wejściowych.

Sieci neuronowe vs. Głębokie uczenie się: różnice wyjaśnione

Sieci neuronowe i modele głębokiego uczenia się to podzbiory uczenia maszynowego. Różnią się jednak na różne sposoby.

Warstwy

Sieci neuronowe zwykle składają się z warstwy wejściowej, ukrytej i wyjściowej. Tymczasem modele głębokiego uczenia obejmują kilka warstw sieci neuronowych.

Zakres

Chociaż modele głębokiego uczenia się obejmują sieci neuronowe, pozostają koncepcją inną niż sieci neuronowe. Zastosowania sieci neuronowych obejmują rozpoznawanie wzorców, identyfikację twarzy, tłumaczenie maszynowe i rozpoznawanie sekwencji.

W międzyczasie możesz używać sieci głębokiego uczenia się do zarządzania relacjami z klientami, przetwarzania mowy i języka, przywracania obrazu, odkrywania leków i nie tylko.

Ekstrakcja cech

Sieci neuronowe wymagają interwencji człowieka, ponieważ inżynierowie muszą ręcznie określić hierarchię funkcji. Jednak modele głębokiego uczenia się mogą automatycznie określać hierarchię funkcji przy użyciu oznaczonych zestawów danych i nieustrukturyzowanych surowych danych.

Wydajność

Uczenie sieci neuronowych zajmuje mniej czasu, ale cechuje się mniejszą dokładnością w porównaniu z głębokim uczeniem; uczenie głębokie jest bardziej złożone. Wiadomo również, że sieci neuronowe źle interpretują zadania pomimo szybkiego ich ukończenia.

Obliczenie

Głębokie uczenie się to złożona sieć neuronowa, która może klasyfikować i interpretować surowe dane przy niewielkiej interwencji człowieka, ale wymaga większych zasobów obliczeniowych. Sieci neuronowe to prostszy podzbiór uczenia maszynowego, który można trenować przy użyciu mniejszych zbiorów danych przy mniejszej liczbie zasobów obliczeniowych, ale ich zdolność do przetwarzania złożonych danych jest ograniczona.

Sieci neuronowe to nie to samo, co głębokie uczenie się

Chociaż używane zamiennie, sieci neuronowe i sieci głębokiego uczenia się różnią się. Mają różne metody szkolenia i stopnie dokładności. Niemniej jednak modele głębokiego uczenia się są bardziej zaawansowane i dają wyniki z większą dokładnością, ponieważ mogą uczyć się niezależnie przy niewielkiej ingerencji człowieka.