Differenza tra reti neurali e apprendimento profondo
Con l'enorme transizione nella tecnologia di oggi, per trasformare le aziende non basta solo Big Data e Hadoop. Le aziende di oggi si stanno muovendo verso l'IA e stanno incorporando l'apprendimento automatico come nuova tecnica. Le reti neurali o i sistemi di connessione sono i sistemi che si ispirano alla nostra rete neurale biologica. Questi tipi di sistemi sono addestrati per apprendere e adattarsi secondo le necessità. Ad esempio, in caso di riconoscimento di immagini, una volta identificati con i gatti, possono facilmente utilizzare quel set di risultati per separare le immagini con i gatti con quelle senza gatti. Mentre lo fanno, non hanno alcuna conoscenza preliminare delle caratteristiche del gatto, ma sviluppano il proprio set di caratteristiche uniche che è utile per la loro identificazione. Un altro termine strettamente collegato a questo è l'apprendimento profondo noto anche come apprendimento gerarchico. Questo si basa su rappresentazioni di dati di apprendimento che sono contrarie agli algoritmi basati su attività. Può essere ulteriormente classificato in tecniche di apprendimento supervisionate, semi-supervisionate e non supervisionate. Esistono diverse architetture associate all'apprendimento profondo come reti neurali profonde, reti di credenze e reti ricorrenti la cui applicazione risiede nell'elaborazione del linguaggio naturale, visione computerizzata, riconoscimento vocale, filtro dei social network, riconoscimento audio, bioinformatica, traduzione automatica, progettazione di farmaci e l'elenco continua all'infinito. Parliamo in dettaglio delle reti neurali e del deep learning nel nostro post.
Confronto diretto tra reti neurali e apprendimento profondo (infografica)
Differenze chiave tra reti neurali e apprendimento profondo:
Le differenze tra reti neurali e apprendimento profondo sono spiegate nei punti presentati di seguito:
- Le reti neurali fanno uso di neuroni che vengono utilizzati per trasmettere dati sotto forma di valori di input e valori di output. Sono utilizzati per trasferire dati utilizzando reti o connessioni. L'apprendimento profondo, d'altra parte, è legato alla trasformazione e all'estrazione della caratteristica che tenta di stabilire una relazione tra stimoli e risposte neuronali associate presenti nel cervello.
- Le aree di applicazione per le reti neurali comprendono l'identificazione del sistema, la gestione delle risorse naturali, il controllo dei processi, il controllo del veicolo, la chimica quantistica, il processo decisionale, il gioco, l'identificazione del volto, il riconoscimento dei modelli, la classificazione dei segnali, il riconoscimento delle sequenze, il riconoscimento degli oggetti, la finanza, la diagnosi medica, la visualizzazione, data mining, traduzione automatica, filtro antispam e-mail, filtro sui social network, ecc. considerando che l'applicazione del deep learning include il riconoscimento vocale automatico, il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione delle arti visive, l'elaborazione del linguaggio naturale, la scoperta di droghe e la tossicologia, la gestione delle relazioni con i clienti, i motori di raccomandazione, Mobile pubblicità, bioinformatica, restauro di immagini ecc.
- Le critiche incontrate per le reti neurali comprendono quelle come problemi di addestramento, problemi teorici, problemi hardware, controesempi pratici a critiche, approcci ibridi mentre per l'apprendimento profondo è correlato a teoria, errori, cyber-minaccia, ecc.
Reti neurali vs tabella di confronto di apprendimento profondo
| Base per il confronto | Reti neurali | Apprendimento approfondito |
| Definizione | Classe di algoritmi di apprendimento automatico in cui il neurone artificiale costituisce l'unità computazionale di base e le reti vengono utilizzate per descrivere l'interconnessione tra loro | È una classe di algoritmi di apprendimento automatico che utilizza i livelli multipli delle unità di elaborazione non lineari per la trasformazione e l'estrazione delle caratteristiche. Rappresenta anche concetti in molteplici mode gerarchiche che corrispondono a vari livelli di astrazione. |
| componenti | Neuroni: il neurone che è etichettato come j riceve un input dai neuroni predecessori spesso sotto forma di funzione identitaria per fornire un output. Connessioni e pesi: la connessione è un componente vitale tra il neurone in uscita i e il neurone in entrata j. Ogni connessione viene quindi identificata da un peso ij. Funzione di propagazione: viene utilizzata per fornire un input per l'output risultante. Regola di apprendimento: viene utilizzata per modificare i parametri della rete neurale in modo da ottenere un risultato favorevole. | Scheda madre: il chipset della scheda madre è un componente legato al deep learning che si basa in particolare sulle corsie PCI-e. Processori : il tipo di GPU richiesto per l'apprendimento profondo dovrebbe essere basato sul tipo di socket, sul numero di core e sul costo del processore. RAM, memoria fisica e memoria: gli algoritmi di deep learning richiedono un utilizzo della CPU, una memoria e un'area di memoria eccezionali e pertanto è indispensabile disporre di un ricco set di questi componenti. PSU: con l'aumento della memoria, della CPU e dell'area di archiviazione diventa anche importante utilizzare un alimentatore di grandi dimensioni sufficiente per gestire un'enorme potenza. |
| Architettura | Feed Forward Neural Networks: il tipo più comune di architettura contiene il primo layer come layer di input mentre l'ultimo layer è il layer di output e tutti i layer intermedi sono i layer nascosti. Reti ricorrenti: questo tipo di architettura è costituita da cicli diretti nel grafico delle connessioni. Le architetture biologicamente realistiche possono anche riportarti da dove sei partito. Questi sono complicati da allenare e sono estremamente dinamici. Reti connesse simmetricamente: connessione simmetrica con architettura che è più o meno simile alle reti ricorrenti. Sono di natura limitata a causa del loro uso della funzione energetica. Le reti connesse simmetricamente con reti nascoste sono note come macchine Boltzmann mentre quelle senza rete nascosta sono note come reti Hopfield. | Reti predefinite senza supervisione: in questa architettura, non parliamo di formazione formale, ma le reti sono prefabbricate usando esperienze passate. Ciò include autoencoder, reti di credenze profonde e reti contraddittorie generative. Reti neurali convoluzionali: ha lo scopo di apprendere funzionalità di ordine superiore usando le convoluzioni che migliorano il riconoscimento dell'immagine e l'esperienza dell'utente di identificazione. L'identificazione di volti, segnali stradali, ornitorinchi e altri oggetti diventa facile usando questa architettura. Reti neurali ricorrenti: provengono dalla famiglia di feedforward che crede nell'invio delle loro informazioni attraverso i passaggi del tempo. Reti neurali ricorsive: segna anche input di lunghezza variabile. La differenza principale tra ricorrenti e ricorsivi è che il primo ha la capacità di un dispositivo le strutture gerarchiche nel set di dati di addestramento, mentre il secondo pone anche le informazioni su come tale struttura gerarchica viene mantenuta nel set di dati. |
Conclusione - Neural Networks vs Deep Learning
L'intelligenza artificiale è un campo estremamente potente e interessante che diventerà sempre più onnipresente e importante andando avanti e avrà sicuramente un impatto enorme sulla società nel suo insieme. Queste due tecniche sono alcuni degli strumenti molto potenti dell'IA per risolvere problemi complessi e continueranno a svilupparsi e crescere in futuro per consentirci di sfruttarli.
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