Différence entre les réseaux de neurones et l'apprentissage profond
Avec l'énorme transition dans la technologie d'aujourd'hui, il faut plus que le Big Data et Hadoop pour transformer les entreprises. Les entreprises d'aujourd'hui s'orientent vers l'IA et intègrent l'apprentissage automatique comme nouvelle technique. Les réseaux de neurones ou systèmes connexionnistes sont les systèmes qui s'inspirent de notre réseau de neurones biologiques. Ces types de systèmes sont formés pour apprendre et s'adapter en fonction des besoins. Par exemple, en cas de reconnaissance d'image, une fois qu'ils sont identifiés avec des chats, ils peuvent facilement utiliser cet ensemble de résultats pour séparer les images avec des chats de celles sans chats. Ce faisant, ils n'ont aucune connaissance préalable des caractéristiques du chat, mais ils développent leur propre ensemble de caractéristiques uniques qui sont utiles pour leur identification. Un autre terme qui est étroitement lié à cela est l'apprentissage en profondeur également connu sous le nom d'apprentissage hiérarchique. Ceci est basé sur l'apprentissage de représentations de données qui sont opposées aux algorithmes basés sur les tâches. Il peut en outre être classé en techniques d'apprentissage supervisé, semi-supervisé et non supervisé. Il existe plusieurs architectures associées à l'apprentissage en profondeur, telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux de croyances et les réseaux récurrents dont l'application concerne le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le filtrage des réseaux sociaux, la reconnaissance audio, la bioinformatique, la traduction automatique, la conception de médicaments et la liste. continue encore et encore. Laissez-nous discuter des réseaux neuronaux et de l'apprentissage en profondeur dans notre article.
Comparaison directe entre réseaux neuronaux et apprentissage en profondeur (infographie)
Différences clés entre les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur:
Les différences entre les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond sont expliquées dans les points présentés ci-dessous:
- Les réseaux de neurones utilisent des neurones qui sont utilisés pour transmettre des données sous la forme de valeurs d'entrée et de valeurs de sortie. Ils sont utilisés pour transférer des données à l'aide de réseaux ou de connexions. L'apprentissage profond, d'autre part, est lié à la transformation et à l'extraction de caractéristiques qui tentent d'établir une relation entre les stimuli et les réponses neuronales associées présentes dans le cerveau.
- Les domaines d'application du réseautage neuronal comprennent l'identification du système, la gestion des ressources naturelles, le contrôle des processus, le contrôle des véhicules, la chimie quantique, la prise de décision, le jeu, l'identification du visage, la reconnaissance des formes, la classification des signaux, la reconnaissance de séquence, la reconnaissance d'objets, la finance, le diagnostic médical, la visualisation, l'exploration de données, la traduction automatique, le filtrage des courriers électroniques indésirables, le filtrage des réseaux sociaux, etc., tandis que l'application du deep learning comprend la reconnaissance automatique de la parole, la reconnaissance d'images, le traitement des arts visuels, le traitement du langage naturel, la découverte de médicaments et la toxicologie, la gestion de la relation client, les moteurs de recommandation, le mobile publicité, bioinformatique, restauration d'images, etc.
- Les critiques rencontrées pour les réseaux de neurones comprennent des problèmes tels que les problèmes de formation, les problèmes théoriques, les problèmes matériels, les contre-exemples pratiques aux critiques, les approches hybrides, tandis que pour l'apprentissage en profondeur, ils sont liés à la théorie, aux erreurs, aux cybermenaces, etc.
Réseaux de neurones vs tableau comparatif d'apprentissage en profondeur
| Base de comparaison | Les réseaux de neurones | L'apprentissage en profondeur |
| Définition | Classe d'algorithmes d'apprentissage automatique où le neurone artificiel forme l'unité de calcul de base et les réseaux sont utilisés pour décrire l'interconnectivité entre eux | Il s'agit d'une classe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches d'unités de traitement non linéaires pour la transformation et l'extraction de fonctionnalités. Il représente également des concepts dans des modes hiérarchiques multiples qui correspondent à différents niveaux d'abstraction. |
| Composants | Neurones: le neurone qui est étiqueté j reçoit une entrée des neurones prédécesseurs souvent sous la forme d'une fonction d'identité pour fournir une sortie. Connexions et poids: La connexion est une composante vitale entre le neurone de sortie i et le neurone d'entrée j. Chaque connexion est alors identifiée par un poids ij. Fonction de propagation: Elle est utilisée pour fournir une entrée pour la sortie résultante. Règle d'apprentissage: Elle permet de modifier les paramètres du réseau neuronal de manière à aboutir à une sortie favorable. | Carte mère: le chipset de la carte mère est un composant lié à l'apprentissage en profondeur qui est particulièrement basé sur les voies PCI-e. Processeurs : le type de GPU requis pour le Deep Learning doit être basé sur le type de socket, le nombre de cœurs et le coût du processeur. RAM, mémoire physique et stockage: les algorithmes d'apprentissage en profondeur nécessitent une grande utilisation du processeur, un stockage et une zone de mémoire et il est donc indispensable d'avoir un ensemble riche de ces composants. PSU: Avec l'augmentation de la mémoire, du CPU et de la zone de stockage, il devient également important d'utiliser une grande PSU suffisamment pour gérer une puissance énorme. |
| Architecture | Réseaux de neurones à action directe: le type d'architecture le plus courant contient la première couche comme couche d'entrée tandis que la dernière couche est la couche de sortie et toutes les couches intermédiaires sont les couches cachées. Réseaux récurrents: ce type d'architecture se compose de cycles dirigés dans le graphe de connexion. Les architectures biologiquement réalistes peuvent également vous ramener d'où vous avez commencé. Celles-ci sont compliquées à former et sont extrêmement dynamiques. Réseaux connectés symétriquement: architecture de maintien de connexion symétrique qui ressemble plus ou moins aux réseaux récurrents. Ils sont de nature restreinte en raison de leur utilisation de la fonction énergétique. Les réseaux connectés symétriquement avec des réseaux cachés sont connus sous le nom de machines Boltzmann tandis que ceux sans réseau caché sont appelés réseaux Hopfield. | Réseaux pré-formés non supervisés: Dans cette architecture, nous ne parlons d'aucune formation formelle mais les réseaux sont pré-formés en utilisant des expériences passées. Cela inclut les auto-encodeurs, les réseaux de croyances profondes et les réseaux contradictoires génératifs. Réseaux de neurones convolutifs: il vise à apprendre des caractéristiques d'ordre supérieur à l'aide de convolutions qui améliorent l'expérience utilisateur de reconnaissance et d'identification d'images. L'identification des visages, des panneaux de signalisation, des ornithorynques et d'autres objets devient facile en utilisant cette architecture. Réseaux de neurones récurrents: Ils sont issus de la famille des feedforward qui croient en l'envoi de leurs informations sur des pas de temps. Réseaux de neurones récursifs: il marque également des entrées de longueur variable. La principale différence entre récursif et récursif est que le premier a la capacité de périphérique les structures hiérarchiques dans le jeu de données d'apprentissage tandis que le second pose également les informations sur la façon dont cette structure hiérarchique est maintenue dans le jeu de données. |
Conclusion - Réseaux de neurones vs apprentissage en profondeur
L'IA est un domaine extrêmement puissant et intéressant qui ne fera que devenir plus omniprésent et important à l'avenir et aura sûrement des impacts énormes sur la société dans son ensemble. Ces deux techniques sont quelques-uns des outils très puissants de l'IA pour résoudre des problèmes complexes et continueront à se développer et à se développer à l'avenir pour que nous puissions les exploiter.
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