Wraz z postępem technologicznym odkryliśmy nowsze sposoby i metody, które pomagają nam w rozwiązywaniu naszych problemów. Chociaż technologia i rozwój z udziałem technologii pomogły nam ułatwić nam życie, wraz z wprowadzeniem nowszych terminów zamieszanie w zrozumieniu ich dosłownego znaczenia i rozróżnianiu między nimi stało się dla nas wyzwaniem. Tak samo jest ze scenariuszem z pojęciami: Uczenie głębokie i Sieć neuronowa. Często są błędnie interpretowane i używane fałszywie.
Głębokie uczenie a sieć neuronowa
Różnica między głębokim uczeniem a sieciami neuronowymi polega na tym, że głębokie uczenie jest definiowane jako głęboka sieć neuronowa, która składa się z wielu różnych warstw, a każda warstwa zawiera wiele różnych węzłów. Sieć neuronowa pomaga w wykonywaniu zadań z mniejszą dokładnością, podczas gdy w głębokim uczeniu, dzięki obecności wielu warstw, Twoje zadanie jest wykonywane skutecznie. Sieć neuronowa wymaga mniej czasu na trenowanie sieci, ponieważ jest mniej skomplikowana, podczas gdy trenowanie sieci głębokiego uczenia może wymagać dużo czasu.
Głębokie uczenie jest podzbiorem uczenia maszynowego, który daje systemowi zdolność do funkcjonowania jak ludzki mózg i naśladowania wzorców, które nasz mózg robi w celu podejmowania decyzji. System głębokiego uczenia się uczy się, obserwując różne rodzaje i wzorce danych i wyciągając na ich podstawie wnioski. Głębokie uczenie to głęboka sieć neuronowa, która składa się z wielu różnych warstw, a każda warstwa zawiera wiele różnych węzłów.
Sieci neuronowe opierają się na algorytmach, które są obecne w naszym mózgu i pomagają w jego funkcjonowaniu. Sieć neuronowa interpretuje wzorce numeryczne, które mogą występować w postaci wektorów. Wektory te są tłumaczone za pomocą sieci neuronowych. Główną pracą, jaką wykonuje sieć neuronowa, jest klasyfikacja i grupowanie danych na podstawie podobieństw. Najważniejszą zaletą sieci neuronowej jest to, że może łatwo dostosować się do zmieniającego się wzorca danych wyjściowych i nie trzeba jej modyfikować za każdym razem na podstawie danych wejściowych, które dostarczasz.
Tabela porównawcza między głębokim uczeniem a siecią neuronową
| Parametry porównania | Głęboka nauka | Sieć neuronowa |
| Definicja | Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego, który daje systemowi zdolność do funkcjonowania jak ludzki mózg i naśladowania wzorców, które nasz mózg robi w celu podejmowania decyzji | Sieci neuronowe opierają się na algorytmach, które są obecne w naszym mózgu i pomagają w jego funkcjonowaniu. Sieć neuronowa interpretuje wzorce numeryczne, które mogą występować w postaci Wektorów |
| Architektury | 1. Konwolucyjna sieć neuronowa2. Rekurencyjna sieć neuronowa3. Nienadzorowana sieć wstępnie przeszkolona4. Rekurencyjna sieć neuronowa | 1. Rekurencyjna sieć neuronowa2. Symetrycznie połączona sieć neuronowa3. Jednowarstwowa sieć przekazująca dane |
| Moc interpretacji | Sieć głębokiego uczenia się interpretuje Twoje zadanie z większą skutecznością. | Sieć neuronowa interpretuje Twoje zadanie ze słabą skutecznością. |
| Zaangażowane komponenty | Duży zasilacz, GPU, ogromna pamięć RAM | Neurony, tempo uczenia się, połączenia, funkcje propagacji, waga |
| Zajęty czas | Przeszkolenie sieci może zająć dużo czasu. | Ponieważ jest mniej skomplikowany, czas potrzebny na przeszkolenie sieci jest znacznie krótszy. |
| Wydajność | Wysoka wydajność | Niska wydajność |
Co to jest głębokie uczenie?
Głębokie uczenie to podzbiór uczenia maszynowego, który zapewnia systemowi zdolność do funkcjonowania jak ludzki mózg i naśladowania wzorców, które nasz mózg robi w celu podejmowania decyzji. System głębokiego uczenia się uczy się, obserwując różne rodzaje i wzorce danych i wyciągając na ich podstawie wnioski. Głębokie uczenie to głęboka sieć neuronowa, która składa się z wielu różnych warstw, a każda warstwa zawiera wiele różnych węzłów.
Różne komponenty systemu głębokiego uczenia się to duży zasilacz, GPU i ogromna pamięć RAM. Ponieważ budowa tej sieci jest dość skomplikowana, jej przeszkolenie zajmuje dużo czasu i wysiłku. Architektury, które stanowią podstawę uczenia głębokiego, to splotowe sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, nienadzorowane sieci wstępnie przeszkolone i rekursywna sieć neuronowa.
Co to jest sieć neuronowa?
Sieci neuronowe, jak sama nazwa wskazuje, opierają się na funkcjonowaniu neuronów obecnych w ludzkim ciele. System ten działa podobnie do łańcucha neuronów, które odbierają informacje i przetwarzają je u ludzi. Sieci neuronowe opierają się na algorytmach obecnych w naszym mózgu (neuronach) i pomagają w jego funkcjonowaniu.
Sieć neuronowa interpretuje wzorce numeryczne, które mogą występować w postaci wektorów. Wektory te są tłumaczone za pomocą sieci neuronowych. Główną pracą, jaką wykonuje sieć neuronowa, jest klasyfikacja i grupowanie danych na podstawie podobieństw. Najważniejszą zaletą sieci neuronowej jest to, że może łatwo dostosować się do zmieniającego się wzorca danych wyjściowych i nie trzeba jej modyfikować za każdym razem na podstawie danych wejściowych, które dostarczasz.
Główne różnice między głębokim uczeniem a siecią neuronową
Wniosek
Istnieje wiele podobieństw między głębokim uczeniem a sieciami neuronowymi, dlatego czasami trudno jest je odróżnić. Z jednej strony sieci neuronowe realizują swoje zadania za pomocą neuronów. Głębokie uczenie polega na obserwacji danego zestawu danych i wyciąganiu na ich podstawie wniosków. Architektura architektoniczna i funkcjonowanie tych systemów jest bardzo zróżnicowana i jest głównym punktem, który je różnicuje.
