Razlika između neuronskih mreža i dubokog učenja
Uz ogroman prijelaz u današnjoj tehnologiji, za transformiranje poduzeća potrebno je više od samo velikih podataka i Hadoopa. Današnje tvrtke kreću se prema AI-ju i uključuju novu tehnologiju kao strojno učenje. Neuronske mreže ili konekcionistički sustavi su sustavi koje potiče naša biološka neuronska mreža. Ove vrste sustava osposobljene su za učenje i prilagođavanje prema potrebama. Na primjer, u slučaju prepoznavanja slike, nakon što se identificiraju s mačkama, oni mogu lako upotrijebiti skup rezultata kako bi odvojili slike s mačkama s onima bez mačaka. Pri tome nemaju prethodno znanje o karakteristikama mačke, ali razvijaju vlastiti skup jedinstvenih značajki koje su od pomoći u njihovoj identifikaciji. Drugi pojam koji je usko povezan s tim je duboko učenje također poznato kao hijerarhijsko učenje. To se temelji na učenju predstavljanja podataka koji su suprotni algoritmima temeljenim na zadacima. Nadalje se može svrstati u nadgledane, polukontrole i nenadzirane tehnike učenja. Postoji nekoliko arhitektura povezanih s Dubokim učenjem poput dubokih neuronskih mreža, mreža vjerovanja i ponavljajućih mreža čija se primjena odnosi na obradu prirodnog jezika, računalni vid, prepoznavanje govora, filtriranje društvenih mreža, audio prepoznavanje, bioinformatiku, strojni prijevod, dizajn lijekova i popis ide i dalje. Neka u našem postu detaljno razgovaraju o neuronskim mrežama i dubokom učenju.
Usporedba između neuronskih mreža i dubokog učenja (Infographics)
Ključne razlike između neuronske mreže i dubokog učenja:
Razlike između neuronskih mreža i dubokog učenja objašnjene su u točkama predstavljenim u nastavku:
- Neuronske mreže koriste neurone koji se koriste za prijenos podataka u obliku ulaznih i izlaznih vrijednosti. Koriste se za prijenos podataka pomoću mreža ili veza. S druge strane, duboko učenje povezano je s transformacijom i ekstrakcijom obilježja koje pokušava uspostaviti odnos između podražaja i pridruženih neuronskih odgovora prisutnih u mozgu.
- Područja primjene za neuronsko umrežavanje uključuju identifikaciju sustava, upravljanje prirodnim resursima, kontrolu procesa, kontrolu vozila, kvantnu kemiju, donošenje odluka, igranje igrica, prepoznavanje lica, prepoznavanje uzoraka, klasifikacija signala, prepoznavanje slijeda, prepoznavanje predmeta, financije, medicinska dijagnoza, vizualizacija, rudarstvo podataka, strojno prevođenje, filtriranje neželjene pošte putem e-pošte, filtriranje društvenih mreža itd. dok primjena dubinskog učenja uključuje automatsko prepoznavanje govora, prepoznavanje slike, obradu vizualne umjetnosti, obradu prirodnog jezika, otkrivanje lijekova i toksikologiju, upravljanje odnosima s kupcima, mehanizme preporuka, mobilne uređaje oglašavanje, bioinformatika, obnova slika itd.
- Kritika koja se susreće s neuronskim mrežama uključuje one poput pitanja obuke, teorijskih problema, hardverskih pitanja, praktičnih kontra primjera kritika, hibridnih pristupa dok je za dubinsko učenje povezana s teorijom, pogreškama, cyber prijetnjom itd.
Tablica usporedbe neuronskih mreža i dubinskog učenja
| Osnove za usporedbu | Neuronske mreže | Duboko učenje |
| definicija | Klasa algoritama strojnog učenja u kojoj umjetni neuron čini osnovnu računarsku jedinicu, a mreže se koriste za opisivanje međusobne povezanosti | To je klasa algoritama strojnog učenja koja koristi višestruke slojeve nelinearnih procesnih jedinica za transformaciju i ekstrakciju značajki. Ona također predstavlja koncepte u više hijerarhijskih načina koji odgovara različitim razinama apstrakcije. |
| komponente | Neuroni: Neuron koji je označen kao j prima ulaz od neurona prethodnika često u obliku identitetske funkcije da bi dao izlaz. Spajanje i utezi: Veza je vitalna komponenta između izlaznog neurona i i ulaznog neurona j. Svaka se veza tada identificira s težinom ij. Funkcija širenja: Koristi se za unos rezultirajućeg izlaza. Pravilo učenja: Koristi se za izmjenu parametara neuronske mreže kako bi se postigao povoljan izlaz. | Matična ploča: Čipset matične ploče komponenta je koja se odnosi na duboko učenje koja se posebno temelji na PCI-e trakama. Procesori : Vrsta GPU-a potrebna za dubinsko učenje trebala bi se temeljiti na vrsti utičnice, broju jezgara i troškovima procesora. RAM, fizička memorija i pohrana: Algoritmi za duboko učenje zahtijevaju veliko korištenje CPU-a, prostora za pohranu i memorije, pa je stoga bogat sadržaj ovih komponenti nužan. PSU: Uz povećanje memorije, CPU-a i prostora za pohranu, postaje važno i korištenje velikog PSU-a, dovoljno za obradu ogromne snage. |
| Arhitektura | Napredne neuronske mreže: najčešća vrsta arhitekture sadrži prvi sloj kao ulazni sloj, dok je zadnji sloj izlazni sloj, a svi posrednički slojevi su skriveni slojevi. Ponavljajuće mreže: Ova vrsta arhitekture sastoji se od usmjerenih ciklusa u grafikonu veze. Biološki realne arhitekture također vas mogu vratiti odakle ste započeli. Oni su komplicirani za treniranje i izuzetno su dinamični. Simetrično povezane mreže: Simetrična veza koja drži arhitekturu koja je manje-više slična ponavljajućim mrežama. Oni su u prirodi ograničeni zbog upotrebe energetske funkcije. Simetrično povezane mreže sa skrivenim mrežama poznate su kao Boltzmannovi strojevi dok su one bez skrivene mreže poznate kao Hopfield mreže. | Nepregledane mreže pretraživane mreže: U ovoj arhitekturi govorimo o ne formalnoj obuci, ali mreže se pretražuju koristeći prijašnja iskustva. To uključuje autoenkoder, mreže dubokog vjerovanja i generativne protivničke mreže. Konvolucionarne neuronske mreže: Ima za cilj naučiti značajke višeg reda koristeći zavojnice koje bolje prepoznaju prepoznavanje slike i korisničko iskustvo. Prepoznavanje lica, uličnih znakova, platiša i drugih objekata postaje jednostavno pomoću ove arhitekture. Ponavljajuće neuronske mreže: Potječu iz porodice nadahnuća koja vjeruje u slanje svojih podataka kroz vremenske korake. Rekurzivne neuronske mreže: Također označava unos promjenjive duljine. Primarna razlika između rekurzivne i rekurzivne je u tome što prva ima mogućnost uređivanja hijerarhijskih struktura u skupu podataka o obuci, dok druga također posjeduje informacije o tome kako se ta hijerarhijska struktura održava u skupu podataka. |
Zaključak - Neuronske mreže i dubinsko učenje
AI je izuzetno moćno i zanimljivo polje koje će tek postati sveprisutnije i važnije kretanje naprijed i zasigurno će imati ogroman utjecaj na društvo u cjelini. Te su dvije tehnike neke od vrlo moćnih alata AI-ja za rješavanje složenih problema i nastavit će nam se razvijati i rasti u budućnosti kako bismo ih iskoristili.
Preporučeni članak
Ovo je vodič za Neuronske mreže i duboko učenje, njihovo značenje, usporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Najboljih 7 razlike između Data Mining vs Analiza podataka
- Strojno učenje vs prediktivna analitika - 7 korisnih razlika
- Data Mining Vs Vizualizacija podataka - koji je bolji
- Poslovna inteligencija vs BigData - 6 nevjerojatnih usporedbi