A neurális hálózatokat és a mély tanulást felváltva használják, de különböznek egymástól.
A mesterséges intelligencia a mai technológiavezérelt világban mindennapi életünk szerves részévé vált. Bár egyesek felváltva használják a neurális hálózatokat és a mély tanulást, fejlesztéseik, szolgáltatásaik és alkalmazásaik eltérőek.
Mik tehát a neurális hálózatok és a mély tanulási modellek, és miben különböznek egymástól?
Mik azok a neurális hálózatok?
A neurális hálózatokat, más néven neurális hálókat az emberi agy mintájára alakították ki. Összetett adatokat elemeznek, matematikai műveleteket hajtanak végre, mintákat keresnek, és az összegyűjtött információkat előrejelzésekhez és osztályozásokhoz használják fel. És csakúgy, mint az agy, az AI neurális hálózatoknak van egy alapvető funkcionális egysége, amelyet neuronként ismerünk. Ezek a neuronok, más néven csomópontok, információt továbbítanak a hálózaton belül.
Egy alap neurális hálózatnak vannak egymással összekapcsolt csomópontjai a bemeneti, a rejtett és a kimeneti rétegben. A bemeneti réteg feldolgozza és elemzi az információkat, mielőtt elküldi a következő rétegnek.
A rejtett réteg adatokat kap a bemeneti rétegtől vagy más rejtett rétegektől. Ezután a rejtett réteg tovább dolgozza és elemzi az adatokat egy sor matematikai művelet alkalmazásával, hogy átalakítsa és kinyerje a bemeneti adatokból a releváns jellemzőket.
Ez a kimeneti réteg adja a végső információkat a kivont szolgáltatások segítségével. Ez a réteg egy vagy több csomóponttal rendelkezhet, az adatgyűjtés típusától függően. A bináris osztályozáshoz – igen/nem probléma – a kimenetnek egy csomópontja lesz, amely 1-es vagy 0-s eredményt mutat.
Különféle típusú AI neurális hálózatok léteznek.
1. FeedForward Neurális Hálózat
A visszacsatolt neurális hálózatok, amelyeket többnyire arcfelismerésre használnak, egy irányba továbbítják az információkat. Ez azt jelenti, hogy az egyik réteg minden csomópontja össze van kapcsolva a következő réteg minden csomópontjával, és az információ egy irányban áramlik, amíg el nem éri a kimeneti csomópontot. Ez a neurális hálózatok egyik legegyszerűbb típusa.
2. Ismétlődő neurális hálózat
A neurális hálózat ezen formája segíti az elméleti tanulást. Az ismétlődő neurális hálózatokat szekvenciális adatokhoz, például természetes nyelvhez és hanghoz használják. Arra is használják szövegfelolvasó alkalmazások Androidra és iPhone-ok. És ellentétben az előrecsatolt neurális hálózatokkal, amelyek egy irányba dolgozzák fel az információkat, a visszatérő neurális hálózatok a folyamati neuronból származó adatokat használják fel, és visszaküldik a hálózatba.
Ez a visszatérési lehetőség kritikus fontosságú olyan esetekben, amikor a rendszer rossz előrejelzéseket ad ki. Az ismétlődő neurális hálózatok megpróbálhatják megtalálni a helytelen eredmények okát, és ennek megfelelően módosítani.
3. Konvolúciós Neurális Hálózat
A hagyományos neurális hálózatokat rögzített méretű bemenetek feldolgozására tervezték, de konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) különböző méretű adatokat tudnak feldolgozni. A CNN-ek ideálisak a vizuális adatok osztályozására, például különböző felbontású és képarányú képeket és videókat. Nagyon hasznosak képfelismerő alkalmazásokhoz is.
4. Dekonvolúciós neurális hálózat
Ezt a neurális hálózatot transzponált konvolúciós neurális hálózatnak is nevezik. Ez a konvolúciós hálózat ellentéte.
A konvolúciós neurális hálózatban a bemeneti képeket konvolúciós rétegeken keresztül dolgozzák fel a fontos jellemzők kinyerése érdekében. Ezt a kimenetet azután egy sor összekapcsolt rétegen keresztül dolgozzák fel, amelyek osztályozást végeznek – nevet vagy címkét rendelnek a bemeneti képhez annak jellemzői alapján. Ez hasznos az objektumok azonosításához és a kép szegmentálásához.
Egy dekonvolúciós neurális hálózatban azonban az a jellemzőtérkép lesz a bemenet, amely korábban kimenet volt. Ez a jellemzőtérkép egy háromdimenziós értékek tömbje, és a sorba bontása megnövelt térbeli felbontású eredeti kép létrehozása érdekében történik.
5. Moduláris Neurális Hálózat
Ez a neurális hálózat összekapcsolt modulokat egyesít, amelyek mindegyike egy adott részfeladatot hajt végre. A moduláris hálózat minden modulja egy neurális hálózatból áll, amely egy részfeladat, például a beszédfelismerés vagy a nyelvfordítás kezelésére van kialakítva.
A moduláris neurális hálózatok alkalmazkodóak és hasznosak a széles körben változó adatokkal rendelkező bemenetek kezelésére.
Mi az a mélytanulás?
A mély tanulás, a gépi tanulás egy alkategóriája, magában foglalja a neurális hálózatok képzését, hogy automatikusan tanuljanak és önállóan fejlődjenek anélkül, hogy erre programoznák őket.
A mély tanulás mesterséges intelligencia? Igen. Számos mesterségesintelligencia-alkalmazás és automatizálási szolgáltatás mozgatórugója, segítve a felhasználókat a feladatok csekély emberi beavatkozással történő elvégzésében. A ChatGPT egyike azoknak a mesterséges intelligencia-alkalmazásoknak, amelyek számos gyakorlati alkalmazást kínálnak.
A mély tanulás bemeneti és kimeneti rétegei között sok rejtett réteg található. Ez lehetővé teszi a hálózat számára, hogy rendkívül összetett műveleteket hajtson végre, és folyamatosan tanuljon, ahogy az adatábrázolások áthaladnak a rétegeken.
A mélytanulást képfelismerésre, beszédfelismerésre, videoszintézisre és gyógyszerfelfedezésekre alkalmazták. Ezen túlmenően olyan összetett alkotásoknál alkalmazták, mint például az önvezető autók, amelyek mélytanuló algoritmusokat használnak az akadályok azonosítására és a körülöttük való tökéletes navigálásra.
A mélytanulási modell betanításához nagy mennyiségű címkézett adatot kell betáplálnia a hálózatba. Ekkor történik a visszaterjedés: a hálózat neuronjainak súlyának és torzításának módosítása addig, amíg az nem tudja pontosan megjósolni az új bemeneti adatok kimenetét.
Neurális hálózatok vs. Mély tanulás: A különbségek magyarázata
A neurális hálózatok és a mély tanulási modellek a gépi tanulás részhalmazai. Különböző módokon azonban különböznek egymástól.
Rétegek
A neurális hálózatok általában egy bemeneti, egy rejtett és egy kimeneti rétegből állnak. Eközben a mély tanulási modellek a neurális hálózatok több rétegét foglalják magukban.
Hatály
Noha a mélytanulási modellek neurális hálózatokat is tartalmaznak, továbbra is a neurális hálózatoktól eltérő fogalom. A neurális hálózatok alkalmazásai közé tartozik a mintafelismerés, az arc azonosítás, a gépi fordítás és a szekvencia felismerés.
Eközben a mély tanulási hálózatokat használhatja ügyfélkapcsolat-kezeléshez, beszéd- és nyelvfeldolgozáshoz, kép-helyreállításhoz, gyógyszerkutatáshoz stb.
Jellemzők kinyerése
A neurális hálózatok emberi beavatkozást igényelnek, mivel a mérnököknek kézzel kell meghatározniuk a funkciók hierarchiáját. A mély tanulási modellek azonban automatikusan meghatározhatják a szolgáltatások hierarchiáját címkézett adatkészletek és strukturálatlan nyers adatok segítségével.
Teljesítmény
A neurális hálózatok képzése kevesebb időt vesz igénybe, de a mély tanuláshoz képest kisebb a pontosságuk; A mélytanulás összetettebb. A neurális hálózatokról is ismert, hogy a gyors befejezés ellenére rosszul értelmezik a feladatokat.
Számítás
A mélytanulás egy összetett neurális hálózat, amely kevés emberi beavatkozással képes osztályozni és értelmezni a nyers adatokat, de több számítási erőforrást igényel. A neurális hálózatok a gépi tanulás egy egyszerűbb részhalmazát képezik, amely kisebb adathalmazokkal, kevesebb számítási erőforrással betanítható, de összetett adatok feldolgozására való képességük korlátozott.
A neurális hálózatok nem azonosak a mély tanulással
Bár felcserélhetően használják, a neurális és a mély tanulási hálózatok különböznek egymástól. Különböző képzési módszerekkel és pontossági fokokkal rendelkeznek. Mindazonáltal a mély tanulási modellek fejlettebbek, és nagyobb pontossággal hoznak eredményeket, mivel önállóan, csekély emberi beavatkozással tudnak tanulni.
