Neuronové sítě a hluboké učení se používají zaměnitelně, ale liší se.
Umělá inteligence se v dnešním světě plném technologií stala nedílnou součástí našeho každodenního života. Ačkoli někteří lidé používají neuronové sítě a hluboké učení zaměnitelně, jejich pokroky, funkce a aplikace se liší.
Co jsou tedy neuronové sítě a modely hlubokého učení a jak se liší?
Co jsou neuronové sítě?
Neuronové sítě, také známé jako neuronové sítě, jsou modelovány podle lidského mozku. Analyzují složitá data, dokončují matematické operace, hledají vzory a shromážděné informace používají k předpovědím a klasifikacím. A stejně jako mozek mají neuronové sítě AI základní funkční jednotku známou jako neuron. Tyto neurony, nazývané také uzly, přenášejí informace v rámci sítě.
Základní neuronová síť má vzájemně propojené uzly ve vstupní, skryté a výstupní vrstvě. Vstupní vrstva zpracovává a analyzuje informace před jejich odesláním do další vrstvy.
Skrytá vrstva přijímá data ze vstupní vrstvy nebo jiných skrytých vrstev. Poté skrytá vrstva dále zpracovává a analyzuje data aplikací sady matematických operací pro transformaci a extrahování relevantních prvků ze vstupních dat.
Je to výstupní vrstva, která dodává konečné informace pomocí extrahovaných funkcí. Tato vrstva může mít jeden nebo více uzlů v závislosti na typu sběru dat. Pro binární klasifikaci – problém ano/ne – bude mít výstup jeden uzel představující výsledek 1 nebo 0.
Existují různé typy AI neuronových sítí.
1. Neuronová síť FeedForward
Dopředné neuronové sítě, většinou používané pro rozpoznávání obličeje, přenášejí informace jedním směrem. To znamená, že každý uzel v jedné vrstvě je propojen s každým uzlem v další vrstvě, přičemž informace proudí jednosměrně, dokud nedosáhnou výstupního uzlu. Jedná se o jeden z nejjednodušších typů neuronových sítí.
2. Rekurentní neuronová síť
Tato forma neuronové sítě napomáhá teoretickému učení. Rekurentní neuronové sítě se používají pro sekvenční data, jako je přirozený jazyk a zvuk. Používají se také pro aplikace převodu textu na řeč pro Android a iPhony. A na rozdíl od dopředných neuronových sítí, které zpracovávají informace jedním směrem, rekurentní neuronové sítě využívají data z procesního neuronu a posílají je zpět do sítě.
Tato možnost návratu je kritická pro případy, kdy systém vydává nesprávné předpovědi. Rekurentní neuronové sítě se mohou pokusit najít důvod nesprávných výsledků a podle toho se přizpůsobit.
3. Konvoluční neuronová síť
Tradiční neuronové sítě byly navrženy pro zpracování vstupů s pevnou velikostí, ale konvoluční neuronové sítě (CNN) mohou zpracovávat data různých rozměrů. CNN jsou ideální pro klasifikaci vizuálních dat jako obrázky a videa různých rozlišení a poměrů stran. Jsou také velmi užitečné pro aplikace pro rozpoznávání obrazu.
4. Dekonvoluční neuronová síť
Tato neuronová síť je také známá jako transponovaná konvoluční neuronová síť. Je opakem konvoluční sítě.
V konvoluční neuronové síti se vstupní obrazy zpracovávají prostřednictvím konvolučních vrstev, aby se extrahovaly důležité funkce. Tento výstup je poté zpracován prostřednictvím řady propojených vrstev, které provádějí klasifikaci – přiřazují vstupnímu obrazu název nebo štítek na základě jeho vlastností. To je užitečné pro identifikaci objektů a segmentaci obrazu.
V dekonvoluční neuronové síti se však mapa rysů, která byla dříve výstupem, stává vstupem. Tato mapa prvků je trojrozměrné pole hodnot a je rozbaleno, aby vytvořilo původní obrázek se zvýšeným prostorovým rozlišením.
5. Modulární neuronová síť
Tato neuronová síť kombinuje propojené moduly, z nichž každý plní specifický dílčí úkol. Každý modul v modulární síti se skládá z neuronové sítě připravené k řešení dílčích úkolů, jako je rozpoznávání řeči nebo překlad jazyka.
Modulární neuronové sítě jsou adaptabilní a užitečné pro zpracování vstupů s velmi proměnlivými daty.
Co je hluboké učení?
Hluboké učení, podkategorie strojového učení, zahrnuje trénování neuronových sítí, aby se automaticky učily a vyvíjely se nezávisle, aniž by k tomu byly naprogramovány.
Je hluboké učení umělou inteligencí? Ano. Je hnací silou mnoha aplikací AI a automatizačních služeb, které uživatelům pomáhají provádět úkoly s malým zásahem člověka. ChatGPT je jednou z těch aplikací AI s několika praktickými využitími.
Mezi vstupní a výstupní vrstvou hlubokého učení je mnoho skrytých vrstev. To umožňuje síti provádět extrémně složité operace a neustále se učit, jak datové reprezentace procházejí vrstvami.
Hluboké učení bylo aplikováno na rozpoznávání obrazu, rozpoznávání řeči, syntézu videa a objevy léků. Kromě toho byl aplikován na složité výtvory, jako jsou samořídící auta, která používají algoritmy hlubokého učení k identifikaci překážek a dokonalé navigaci kolem nich.
Chcete-li trénovat model hlubokého učení, musíte do sítě dodávat velké množství označených dat. V tomto okamžiku dochází ke zpětnému šíření: k úpravě vah a vychýlení neuronů sítě, dokud nebude možné přesně předpovědět výstup pro nová vstupní data.
Neuronové sítě vs. Hluboké učení: Vysvětlení rozdílů
Neuronové sítě a modely hlubokého učení jsou podmnožinami strojového učení. V různých ohledech se však liší.
Vrstvy
Neuronové sítě se obvykle skládají ze vstupní, skryté a výstupní vrstvy. Mezitím modely hlubokého učení obsahují několik vrstev neuronových sítí.
Rozsah
Ačkoli modely hlubokého učení zahrnují neuronové sítě, zůstávají konceptem odlišným od neuronových sítí. Aplikace neuronových sítí zahrnují rozpoznávání vzorů, identifikaci obličeje, strojový překlad a rozpoznávání sekvencí.
Mezitím můžete využít sítě hlubokého učení pro řízení vztahů se zákazníky, zpracování řeči a jazyka, obnovu obrazu, objevování léků a další.
Extrakce funkcí
Neuronové sítě vyžadují zásah člověka, protože inženýři musí ručně určit hierarchii funkcí. Modely hlubokého učení však mohou automaticky určit hierarchii funkcí pomocí označených datových sad a nestrukturovaných nezpracovaných dat.
Výkon
Trénování neuronových sítí trvá méně času, ale ve srovnání s hlubokým učením se vyznačují nižší přesností; hluboké učení je složitější. Je také známo, že neuronové sítě interpretují úkoly špatně i přes jejich rychlé dokončení.
Výpočet
Hluboké učení je komplexní neuronová síť, která dokáže klasifikovat a interpretovat nezpracovaná data s malým zásahem člověka, ale vyžaduje více výpočetních zdrojů. Neuronové sítě jsou jednodušší podmnožinou strojového učení, které lze trénovat pomocí menších datových sad s menším počtem výpočetních zdrojů, ale jejich schopnost zpracovávat složitá data je omezená.
Neuronové sítě nejsou totéž jako hluboké učení
I když se používají zaměnitelně, neuronové sítě a sítě hlubokého učení se liší. Mají různé metody výcviku a stupně přesnosti. Nicméně modely hlubokého učení jsou pokročilejší a poskytují výsledky s vyšší přesností, protože se mohou učit nezávisle s malým zásahem člověka.