По мере развития цифровой эры становится очевидным, что тогдашние технологии будущего, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, радикально изменили наш образ жизни. Они больше не являются технологиями грядущего будущего; на самом деле, сейчас мы ежедневно сталкиваемся с ИИ, начиная от умных цифровых помощников и заканчивая умными рекомендациями поисковых систем. Наиболее заметной функцией ИИ, вероятно, является глубокое обучение. Хотя этот термин был впервые связан с нейронными сетями в 2000 году Игорем Айзенбергом, он стал популярным только в последние несколько лет. Глубокое обучение — одна из самых горячих технологических тем в наши дни, корпорации и стартапы стремятся получить свой кусок пирога. Глубокое обучение — это как топливо для этой цифровой эры, но без нейронных сетей нет глубокого обучения. Поэтому, чтобы внести ясность, мы подробно рассмотрим эти два понятия и изучим их различия.
Глубокое обучение
После возрождения нейронных сетей в 2000-х годах глубокое обучение стало активной областью исследований, проложив путь к современному машинному обучению. До этого такой алгоритм назывался искусственной нейронной сетью (ИНС). Однако глубокое обучение является гораздо более широким понятием, чем искусственные нейронные сети, и включает в себя несколько различных областей связанных машин. Глубокое обучение — это подход к ИИ и техника, позволяющая компьютерным системам совершенствоваться с опытом и данными. Это особый метод машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях, который позволяет компьютерам делать то, что естественно для человека. В его основе лежит идея обучения на примерах. Обучение может быть контролируемым и неконтролируемым. Идея заключается в построении моделей, которые напоминают структуры, используемые человеческим мозгом. Эти алгоритмы превосходят другие виды алгоритмов машинного обучения.
Нейронная сеть
Нейронные сети, также называемые искусственными нейронными сетями (ANN), являются основой технологии глубокого обучения, основанной на представлении о том, как работает нервная система. Все, что делает человек, каждое его воспоминание и каждое его действие контролируется нервной системой, а в основе нервной системы лежат нейроны. В своей основе нейрон оптимизирован для получения информации от других нейронов, обработки этой информации и отправки результатов другим клеткам, подобно аналогу компьютера — перцептрону. Перцептрон принимает входные данные, суммирует их и пропускает через функцию активации, которая затем определяет, нужно ли посылать выходной сигнал и на каком уровне. Перцептроны вдохновлены нейронами человеческого мозга и организованы в слои, состоящие из взаимосвязанных узлов.
Разница между глубоким обучением и нейронной сетью
Концепция
— Нейронная сеть, также называемая искусственной нейронной сетью, — это модель обработки информации, которая стимулирует механизм обучения биологических организмов. Она основана на представлении о том, как работает нервная система. Нервная система содержит клетки, которые называются нейронами. Аналогично, нейронные сети состоят из узлов, которые имитируют биологическую функцию нейронов. Глубокое обучение, с другой стороны, является гораздо более широким понятием, чем искусственные нейронные сети, и включает в себя несколько различных областей связанных машин. Глубокое обучение — это подход к ИИ и техника, позволяющая компьютерным системам совершенствоваться с опытом и данными.
Архитектура
— Нейронные сети — это простые архитектурные модели, основанные на том, как работает нервная система, и подразделяются на однослойные и многослойные нейронные сети. Простая инстанция нейронной сети также называется перцептроном. В однослойной сети набор входов отображается непосредственно на выход с помощью обобщенной вариации линейной функции. В многослойных сетях, как следует из названия, нейроны расположены слоями, в которых слой нейронов находится между входным и выходным слоем, который называется скрытым слоем. Архитектура глубокого обучения, с другой стороны, основана на искусственных нейронных сетях.
Приложения
— Нейронные сети позволяют моделировать нелинейные процессы, поэтому они являются отличными инструментами для решения различных задач, таких как классификация, распознавание образов, кластеризация, прогнозирование и анализ, управление и оптимизация, машинный перевод, принятие решений, машинное обучение, глубокое обучение и многое другое. Модели глубокого обучения могут применяться в различных областях, включая распознавание речи, обработку естественного языка, самоуправляемые автомобили, автоматизированную диагностику, голосовой помощник, создание звука, робототехнику, компьютерные игры, распознавание изображений, обнаружение рака мозга, фильтрацию социальных сетей, распознавание образов, биомедицину и многое другое.
Резюме
В двух словах, глубокое обучение — это как топливо для этой цифровой эры, которое стало активной областью исследований, прокладывая путь для современного машинного обучения, но без нейронных сетей нет глубокого обучения. Однако глубокое обучение является гораздо более широким понятием, чем искусственные нейронные сети, и включает в себя несколько различных областей связанных машин. Нейронные сети — это базовая основа ИИ, которая помогает реализовать глубокое обучение. Нейронные сети, также называемые искусственными нейронными сетями, представляют собой набор алгоритмов, созданных по образцу человеческого мозга и нервной системы. Простейшая нейронная сеть называется перцептроном, который вдохновлен нейронами человеческого мозга.