Diferença entre aprendizagem profunda e rede neural

À medida que a era digital avança, fica rapidamente aparente que as tecnologias do futuro, como Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina, mudaram radicalmente a maneira como vivemos nossas vidas. Não são mais as tecnologias do futuro próximo; na verdade, agora estamos experimentando e testemunhando a IA diariamente, de assistentes digitais inteligentes a recomendações de mecanismos de pesquisa inteligentes. A função mais importante da IA ​​é provavelmente o aprendizado profundo. Embora o termo tenha sido associado pela primeira vez às redes neurais em 2000 por Igor Aizenberg, ele só se tornou popular nos últimos anos. Atualmente, o aprendizado profundo é um dos tópicos mais quentes sobre tecnologia, com empresas e empresas iniciantes correndo para comer um pedaço do bolo. O aprendizado profundo é como um combustível para a era digital, mas sem redes neurais, não há aprendizado profundo. Então, para esclarecer, discutiremos os dois em detalhes e estudaremos suas diferenças.

Aprendizagem Profunda

Com o revigoramento das redes neurais nos anos 2000, o aprendizado profundo tornou-se uma área ativa de pesquisa, abrindo caminho para o aprendizado de máquina moderno. Antes disso, esse algoritmo era chamado de rede neural artificial (RNA). No entanto, o aprendizado profundo é um conceito muito mais amplo que as redes neurais artificiais e inclui várias áreas diferentes de máquinas conectadas. O aprendizado profundo é uma abordagem da IA ​​e uma técnica que permite que os sistemas de computador melhorem com a experiência e os dados. É um tipo específico de método de aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que permite que os computadores façam o que é natural aos humanos. É baseado na idéia de aprender com o exemplo. A aprendizagem pode ser supervisionada e não supervisionada. A idéia é construir modelos que se assemelhem às estruturas utilizadas pelos cérebros humanos. Esses algoritmos superam outros tipos de algoritmos de aprendizado de máquina.

Rede neural

As redes neurais, também chamadas de redes neurais artificiais (RNA), são a base da tecnologia de aprendizado profundo baseada na ideia de como o sistema nervoso opera. Tudo o que os humanos fazem, todas as memórias que possuem e todas as ações que tomam são controladas pelo sistema nervoso e no coração do sistema nervoso estão os neurônios. Em sua essência, o neurônio é otimizado para receber informações de outros neurônios, processar essas informações e enviar os resultados para outras células, como o análogo do computador, o perceptron. Um perceptron pega entradas, resume todas elas e as passa por uma função de ativação, que determina se deve enviar a saída e em que nível. Perceptrons são inspirados por neurônios no cérebro humano e são organizados em camadas que são feitas de nós interconectados.

Diferença entre Deep Learning e Rede Neural

Conceito

- Rede neural, também chamada rede neural artificial, é um modelo de processamento de informações que estimula o mecanismo de aprendizado de organismos biológicos. É inspirado na idéia de como o sistema nervoso opera. O sistema nervoso contém células que são chamadas de neurônios. Da mesma forma, as redes neurais consistem em nós que imitam a função biológica dos neurônios. O aprendizado profundo, por outro lado, é um conceito muito mais amplo que as redes neurais artificiais e inclui várias áreas diferentes de máquinas conectadas. O aprendizado profundo é uma abordagem da IA ​​e uma técnica que permite que os sistemas de computador melhorem com a experiência e os dados.

Arquitetura

- As redes neurais são modelos arquiteturais simples baseados em como o sistema nervoso funciona e são divididos em redes neurais de camada única e multicamadas. A simples instanciação de uma rede neural também é chamada de perceptron. Na rede de camada única, um conjunto de entradas é mapeado diretamente em uma saída usando variação generalizada de uma função linear. Nas redes multicamadas, como o nome sugere, os neurônios estão dispostos em camadas, nas quais uma camada de nêutrons é ensanduichada entre a camada de entrada e a de saída, chamada camada oculta. A arquitetura de aprendizado profundo, por outro lado, é baseada em redes neurais artificiais.

Formulários

- As redes neurais permitem modelar processos não lineares, por isso são ótimas ferramentas para resolver vários problemas diferentes, como classificação, reconhecimento de padrões, clustering, previsão e análise, controle e otimização, tradução automática, tomada de decisão, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e muito mais. . Modelos de aprendizado profundo podem ser aplicados a vários campos, incluindo reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, veículos autônomos, diagnóstico assistido por computador, assistente de voz, criação de som, robótica, jogos de computador, reconhecimento de imagem, detecção de câncer no cérebro, filtragem de redes sociais, padrão reconhecimento, biomedicina e muito mais.

Deep Learning vs. Rede Neural: Gráfico de comparação

Sumário

Em poucas palavras, o aprendizado profundo é como um combustível para a era digital que se tornou uma área ativa de pesquisa, abrindo caminho para o aprendizado de máquina moderno, mas sem redes neurais, não há aprendizado profundo. No entanto, o aprendizado profundo é um conceito muito mais amplo que as redes neurais artificiais e inclui várias áreas diferentes de máquinas conectadas. As redes neurais são a base básica da IA ​​que ajuda a implementar o aprendizado profundo. As redes neurais, também chamadas de redes neurais artificiais, são um conjunto de algoritmos modelados após o cérebro humano e o sistema nervoso. A rede neural mais simples é chamada de perceptron, que é inspirado por neurônios no cérebro humano..