Neurónové siete vs. Hlboké učenie: Ako sa líšia?

Umelá inteligencia sa stala neoddeliteľnou súčasťou nášho každodenného života v dnešnom, technológiami poháňanom svete. Hoci niektorí ľudia používajú neurónové siete a hlboké učenie zameniteľne, ich pokroky, funkcie a aplikácie sa líšia.

Čo sú teda neurónové siete a modely hlbokého učenia a ako sa líšia?

Čo sú neurónové siete?

Neurónové siete, známe aj ako neurónové siete, sú modelované podľa ľudského mozgu. Analyzujú komplexné údaje, vykonávajú matematické operácie, hľadajú vzory a zhromaždené informácie používajú na predpovede a klasifikácie. A rovnako ako mozog, aj neurónové siete AI majú základnú funkčnú jednotku známu ako neurón. Tieto neuróny, tiež nazývané uzly, prenášajú informácie v rámci siete.

Základná neurónová sieť má vzájomne prepojené uzly vo vstupnej, skrytej a výstupnej vrstve. Vstupná vrstva spracováva a analyzuje informácie pred ich odoslaním do ďalšej vrstvy.

Skrytá vrstva prijíma údaje zo vstupnej vrstvy alebo iných skrytých vrstiev. Potom skrytá vrstva ďalej spracováva a analyzuje údaje aplikovaním súboru matematických operácií na transformáciu a extrahovanie relevantných prvkov zo vstupných údajov.

Je to výstupná vrstva, ktorá dodáva konečné informácie pomocou extrahovaných funkcií. Táto vrstva môže mať jeden alebo viac uzlov v závislosti od typu zberu údajov. Pre binárnu klasifikáciu – problém áno/nie – bude mať výstup jeden uzol s výsledkom 1 alebo 0.

Existujú rôzne typy AI neurónových sietí.

1. FeedForward neurónová sieť

Dopredné neurónové siete, väčšinou používané na rozpoznávanie tváre, prenášajú informácie jedným smerom. To znamená, že každý uzol v jednej vrstve je prepojený s každým uzlom v ďalšej vrstve, pričom informácie prúdia jednosmerne, kým nedosiahnu výstupný uzol. Toto je jeden z najjednoduchších typov neurónových sietí.

2. Rekurentná neurónová sieť

Táto forma neurónovej siete napomáha teoretickému učeniu. Rekurentné neurónové siete sa používajú na sekvenčné údaje, ako je prirodzený jazyk a zvuk. Používajú sa aj na aplikácie prevodu textu na reč pre Android a telefóny iPhone. A na rozdiel od dopredných neurónových sietí, ktoré spracúvajú informácie jedným smerom, rekurentné neurónové siete využívajú dáta z procesného neurónu a posielajú ich späť do siete.

Táto možnosť návratu je kritická v prípadoch, keď systém vydáva nesprávne predpovede. Rekurentné neurónové siete sa môžu pokúsiť nájsť príčinu nesprávnych výsledkov a podľa toho sa prispôsobiť.

3. Konvolučná neurónová sieť

Tradičné neurónové siete boli navrhnuté na spracovanie vstupov s pevnou veľkosťou, ale konvolučné neurónové siete (CNN) môžu spracovávať údaje rôznych rozmerov. CNN sú ideálne na klasifikáciu vizuálnych údajov, napr obrázky a videá s rôznymi rozlíšeniami a pomermi strán. Sú tiež veľmi užitočné pre aplikácie na rozpoznávanie obrázkov.

4. Dekonvolučná neurónová sieť

Táto neurónová sieť je známa aj ako transponovaná konvolučná neurónová sieť. Je opakom konvolučnej siete.

V konvolučnej neurónovej sieti sa vstupné obrázky spracovávajú cez konvolučné vrstvy, aby sa extrahovali dôležité funkcie. Tento výstup je potom spracovaný prostredníctvom série prepojených vrstiev, ktoré vykonávajú klasifikáciu – priraďujú vstupnému obrázku názov alebo označenie na základe jeho vlastností. To je užitočné pri identifikácii objektov a segmentácii obrazu.

V dekonvolučnej neurónovej sieti sa však vstupom stáva mapa prvkov, ktorá bola predtým výstupom. Táto mapa prvkov je trojrozmerné pole hodnôt a je rozbalené, aby vytvorilo pôvodný obrázok so zvýšeným priestorovým rozlíšením.

5. Modulárna neurónová sieť

Táto neurónová sieť kombinuje vzájomne prepojené moduly, z ktorých každý vykonáva špecifickú podúlohu. Každý modul v modulárnej sieti pozostáva z neurónovej siete pripravenej na zvládnutie čiastkových úloh, ako je rozpoznávanie reči alebo preklad jazyka.

Modulárne neurónové siete sú adaptabilné a užitočné na spracovanie vstupov s veľmi premenlivými údajmi.

Čo je hlboké učenie?

Hlboké učenie, podkategória strojového učenia, zahŕňa tréning neurónových sietí, aby sa automaticky učili a vyvíjali nezávisle bez toho, aby boli na to naprogramované.

Je hlboké učenie umelou inteligenciou? Áno. Je hnacou silou mnohých aplikácií AI a automatizačných služieb, ktoré používateľom pomáhajú vykonávať úlohy s malým zásahom človeka. ChatGPT je jednou z tých aplikácií AI s niekoľkými praktickými využitiami.

Medzi vstupnou a výstupnou vrstvou hlbokého učenia je veľa skrytých vrstiev. To umožňuje sieti vykonávať mimoriadne zložité operácie a neustále sa učiť, keď reprezentácie údajov prechádzajú vrstvami.

Hlboké učenie sa použilo na rozpoznávanie obrázkov, rozpoznávanie reči, syntézu videa a objavovanie liekov. Okrem toho bol aplikovaný na zložité výtvory, ako sú autá s vlastným pohonom, ktoré využívajú algoritmy hlbokého učenia na identifikáciu prekážok a dokonalú navigáciu okolo nich.

Ak chcete trénovať model hlbokého učenia, musíte do siete vložiť veľké množstvo označených údajov. Vtedy dochádza k spätnému šíreniu: prispôsobuje sa váhy a odchýlky neurónov siete, kým nebude možné presne predpovedať výstup pre nové vstupné údaje.

Neurónové siete vs. Hlboké učenie: vysvetlené rozdiely

Neurónové siete a modely hlbokého učenia sú podmnožinami strojového učenia. Líšia sa však rôznymi spôsobmi.

Vrstvy

Neurónové siete sú zvyčajne tvorené vstupnou, skrytou a výstupnou vrstvou. Medzitým modely hlbokého učenia obsahujú niekoľko vrstiev neurónových sietí.

Rozsah

Aj keď modely hlbokého učenia zahŕňajú neurónové siete, zostávajú konceptom odlišným od neurónových sietí. Aplikácie neurónových sietí zahŕňajú rozpoznávanie vzorov, identifikáciu tváre, strojový preklad a rozpoznávanie sekvencií.

Medzitým môžete využívať siete hlbokého učenia na riadenie vzťahov so zákazníkmi, spracovanie reči a jazyka, obnovu obrazu, objavovanie liekov a ďalšie.

Extrakcia funkcií

Neurónové siete vyžadujú ľudský zásah, pretože inžinieri musia manuálne určiť hierarchiu funkcií. Modely hlbokého učenia však môžu automaticky určiť hierarchiu funkcií pomocou označených súborov údajov a neštruktúrovaných nespracovaných údajov.

Výkon

Učenie neurónových sietí trvá menej času, ale v porovnaní s hlbokým učením sa vyznačujú nižšou presnosťou; hlboké učenie je zložitejšie. Je tiež známe, že neurónové siete interpretujú úlohy zle napriek rýchlemu dokončeniu.

Výpočet

Hlboké učenie je komplexná neurónová sieť, ktorá dokáže klasifikovať a interpretovať nespracované údaje s malým zásahom človeka, ale vyžaduje viac výpočtových zdrojov. Neurónové siete sú jednoduchšou podmnožinou strojového učenia, ktoré možno trénovať pomocou menších súborov údajov s menším počtom výpočtových zdrojov, ale ich schopnosť spracovávať zložité údaje je obmedzená.

Neurónové siete nie sú to isté ako hlboké učenie

Aj keď sa neurónové siete a siete hlbokého učenia používajú zameniteľne, sú odlišné. Majú rôzne metódy výcviku a stupne presnosti. Napriek tomu sú modely hlbokého učenia pokročilejšie a prinášajú výsledky s vyššou presnosťou, pretože sa môžu učiť nezávisle s malým zásahom človeka.