Diferença entre redes neurais e aprendizagem profunda
Com a enorme transição na tecnologia atual, são necessários mais do que apenas Big Data e Hadoop para transformar os negócios. As empresas de hoje estão adotando a IA e incorporando o aprendizado de máquina como sua nova técnica. Redes neurais ou sistemas conexionistas são os sistemas que são inspirados por nossa rede neural biológica. Esses tipos de sistemas são treinados para aprender e se adaptar de acordo com a necessidade. Por exemplo, no caso de reconhecimento de imagem, uma vez identificados com gatos, eles podem facilmente usar esse conjunto de resultados para separar imagens de gatos com aqueles sem gatos. Ao fazer isso, eles não têm nenhum conhecimento prévio sobre as características do gato, mas desenvolvem seu próprio conjunto de características únicas que são úteis na sua identificação. Outro termo que está intimamente ligado a isso é aprendizado profundo, também conhecido como aprendizado hierárquico. Isso se baseia na aprendizagem de representações de dados que são opostas aos algoritmos baseados em tarefas. Além disso, pode ser categorizado em técnicas de aprendizado supervisionadas, semi-supervisionadas e não supervisionadas. Existem várias arquiteturas associadas ao Deep Learning, como redes neurais profundas, redes de crenças e redes recorrentes, cuja aplicação se baseia em processamento de linguagem natural, visão computacional, reconhecimento de fala, filtragem de redes sociais, reconhecimento de áudio, bioinformática, tradução automática, design de medicamentos e a lista Continua sem parar. Vamos discutir redes neurais e aprendizado profundo em detalhes em nosso post.
Comparação cara a cara entre redes neurais e aprendizado profundo (infográficos)
Principais diferenças entre redes neurais e aprendizado profundo:
As diferenças entre redes neurais e aprendizagem profunda são explicadas nos pontos apresentados abaixo:
- As redes neurais usam neurônios usados para transmitir dados na forma de valores de entrada e de saída. Eles são usados para transferir dados usando redes ou conexões. O aprendizado profundo, por outro lado, está relacionado à transformação e extração de características que tentam estabelecer uma relação entre estímulos e respostas neurais associadas presentes no cérebro.
- As áreas de aplicação para redes neurais incluem identificação de sistemas, gerenciamento de recursos naturais, controle de processos, controle de veículos, química quântica, tomada de decisões, jogos, identificação de faces, reconhecimento de padrões, classificação de sinais, classificação de sinais, reconhecimento de seqüências, reconhecimento de objetos, finanças, diagnóstico médico, visualização, mineração de dados, tradução automática, filtragem de spam por email, filtragem de redes sociais, etc. enquanto a aplicação de aprendizado profundo inclui reconhecimento automático de fala, reconhecimento de imagens, processamento de artes visuais, processamento de linguagem natural, descoberta e toxicologia de medicamentos, gerenciamento de relacionamento com clientes, mecanismos de recomendação, dispositivos móveis publicidade, bioinformática, restauração de imagens etc.
- As críticas encontradas para as redes neurais incluem questões como treinamento, questões teóricas, questões de hardware, contra-exemplos práticos de críticas, abordagens híbridas, enquanto que para o aprendizado profundo, isso está relacionado à teoria, erros, ameaças cibernéticas, etc.
Tabela de comparação de redes neurais versus aprendizado profundo
| Base para comparação | Redes neurais | Aprendizagem profunda |
| Definição | Classe de algoritmos de aprendizado de máquina em que o neurônio artificial forma a unidade computacional básica e as redes são usadas para descrever a interconectividade entre si | É uma classe de algoritmos de aprendizado de máquina que utiliza várias camadas de unidades de processamento não lineares para transformação e extração de recursos. Também representa conceitos em várias modas hierárquicas que correspondem a vários níveis de abstração. |
| Componentes | Neurônios: o neurônio que é rotulado como j recebe uma entrada de neurônios predecessores, geralmente na forma de função de identidade para fornecer uma saída. Conexões e pesos: A conexão é um componente vital entre o neurônio de saída ie o neurônio de entrada j. Cada conexão é então identificada por um peso ij. Função de propagação: É usada para fornecer uma entrada para a saída resultante. Regra de aprendizado: É usado para modificar os parâmetros da rede neural, de modo a resultar em um resultado favorável. | Placa-mãe: O chipset da placa-mãe é um componente relacionado ao aprendizado profundo, que é particularmente baseado nas pistas PCI-e. Processadores : O tipo de GPU necessário para o Deep Learning deve se basear no tipo de soquete, no número de núcleos e no custo do processador. RAM, memória física e armazenamento: os algoritmos de aprendizado profundo exigem excelente uso da CPU, armazenamento e área de memória, portanto, é necessário ter um conjunto rico desses componentes. PSU: Com o aumento da memória, CPU e área de armazenamento, também se torna importante o uso de uma PSU grande o suficiente para lidar com uma enorme potência. |
| Arquitetura | Redes neurais de avanço de alimentação: o tipo mais comum de arquitetura contém a primeira camada como camada de entrada, enquanto a última camada é a camada de saída e todas as camadas intermediárias são as ocultas. Redes recorrentes: esse tipo de arquitetura consiste em ciclos direcionados no gráfico de conexão. As arquiteturas biologicamente realistas também podem levá-lo de volta de onde você começou. Eles são complicados de treinar e são extremamente dinâmicos. Redes simetricamente conectadas: arquitetura de retenção de conexão simétrica que é mais ou menos como as redes recorrentes. Eles são de natureza restrita devido ao uso da função energética. Redes simetricamente conectadas com redes ocultas são conhecidas como máquinas Boltzmann, enquanto aquelas sem a rede oculta são conhecidas como redes Hopfield. | Redes pré-treinadas não supervisionadas: Nesta arquitetura, falamos sobre nenhum treinamento formal, mas as redes são pré-treinadas usando experiências passadas. Isso inclui auto-codificadores, redes profundas de crenças e redes adversárias generativas. Redes neurais convolucionais: tem como objetivo aprender recursos de ordem superior usando convoluções que melhoram a experiência do usuário de reconhecimento e identificação de imagens. A identificação de rostos, placas de rua, ornitorrinco e outros objetos se torna fácil usando essa arquitetura. Redes neurais recorrentes: Eles vêm da família de feedforward que acredita em enviar suas informações ao longo do tempo. Redes neurais recursivas: também marca entrada de comprimento variável. A principal diferença entre recorrente e recorrente é que o primeiro tem a capacidade de criar um dispositivo para as estruturas hierárquicas no conjunto de dados de treinamento, enquanto o último também apresenta as informações sobre como essa estrutura hierárquica é mantida no conjunto de dados. |
Conclusão - Redes Neurais vs Deep Learning
A IA é um campo extremamente poderoso e interessante, que só se tornará mais onipresente e importante no futuro e certamente terá enormes impactos na sociedade como um todo. Essas duas técnicas são algumas das ferramentas muito poderosas da IA para resolver problemas complexos e continuarão a se desenvolver e crescer no futuro para que possamos aproveitá-los.
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