Le reti neurali e il deep learning sono usati in modo intercambiabile, ma sono diversi.
L'intelligenza artificiale è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana nel mondo guidato dalla tecnologia di oggi. Sebbene alcune persone utilizzino le reti neurali e il deep learning in modo intercambiabile, i loro progressi, funzionalità e applicazioni variano.
Quindi cosa sono le reti neurali e i modelli di deep learning e in cosa differiscono?
Cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali, note anche come reti neurali, sono modellate sul cervello umano. Analizzano dati complessi, completano operazioni matematiche, cercano modelli e utilizzano le informazioni raccolte per fare previsioni e classificazioni. E proprio come il cervello, le reti neurali AI hanno un'unità funzionale di base nota come neurone. Questi neuroni, chiamati anche nodi, trasferiscono informazioni all'interno della rete.
Una rete neurale di base ha nodi interconnessi nei livelli di input, nascosti e di output. Il livello di input elabora e analizza le informazioni prima di inviarle al livello successivo.
Il livello nascosto riceve i dati dal livello di input o da altri livelli nascosti. Quindi, il livello nascosto elabora e analizza ulteriormente i dati applicando una serie di operazioni matematiche per trasformare ed estrarre le caratteristiche rilevanti dai dati di input.
È il livello di output che fornisce le informazioni finali utilizzando le feature estratte. Questo livello può avere uno o più nodi, a seconda del tipo di raccolta dati. Per la classificazione binaria, un problema sì/no, l'output avrà un nodo che presenta un risultato 1 o 0.
Esistono diversi tipi di reti neurali AI.
1. Rete neurale feedforward
Le reti neurali feedforward, utilizzate principalmente per il riconoscimento facciale, trasferiscono le informazioni in una direzione. Ciò significa che ogni nodo in un livello è collegato a ogni nodo nel livello successivo, con informazioni che fluiscono unidirezionalmente fino a raggiungere il nodo di output. Questo è uno dei tipi più semplici di reti neurali.
2. Rete neurale ricorrente
Questa forma di rete neurale aiuta l'apprendimento teorico. Le reti neurali ricorrenti vengono utilizzate per i dati sequenziali, come il linguaggio naturale e l'audio. Sono anche usati per applicazioni di sintesi vocale per Android e iPhone. E a differenza delle reti neurali feedforward che elaborano le informazioni in una direzione, le reti neurali ricorrenti utilizzano i dati del neurone di processione e li rimandano alla rete.
Questa opzione di restituzione è fondamentale per i momenti in cui il sistema rilascia previsioni errate. Le reti neurali ricorrenti possono tentare di trovare il motivo di risultati errati e adeguarsi di conseguenza.
3. Rete neurale convoluzionale
Le reti neurali tradizionali sono state progettate per elaborare input di dimensioni fisse, ma reti neurali convoluzionali (CNN) possono elaborare dati di varie dimensioni. Le CNN sono ideali per classificare dati visivi come immagini e video di diverse risoluzioni e proporzioni. Sono anche molto utili per le applicazioni di riconoscimento delle immagini.
4. Rete neurale deconvoluzionale
Questa rete neurale è anche nota come rete neurale convoluzionale trasposta. È l'opposto di una rete convoluzionale.
In una rete neurale convoluzionale, le immagini di input vengono elaborate attraverso livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche importanti. Questo output viene quindi elaborato attraverso una serie di livelli collegati, che eseguono la classificazione, assegnando un nome o un'etichetta a un'immagine di input in base alle sue caratteristiche. Questo è utile per l'identificazione degli oggetti e la segmentazione delle immagini.
Tuttavia, in una rete neurale deconvoluzionale, la mappa delle caratteristiche che in precedenza era un output diventa l'input. Questa mappa delle caratteristiche è una matrice tridimensionale di valori e viene annullata per formare l'immagine originale con una maggiore risoluzione spaziale.
5. Rete neurale modulare
Questa rete neurale combina moduli interconnessi, ognuno dei quali esegue una specifica attività secondaria. Ogni modulo in una rete modulare è costituito da una rete neurale preparata per affrontare un'attività secondaria come il riconoscimento vocale o la traduzione linguistica.
Le reti neurali modulari sono adattabili e utili per gestire l'input con dati molto variabili.
Che cos'è l'apprendimento profondo?
Il deep learning, una sottocategoria dell'apprendimento automatico, prevede l'addestramento delle reti neurali per apprendere ed evolversi automaticamente in modo indipendente senza essere programmate per farlo.
Il deep learning è intelligenza artificiale? SÌ. È la forza trainante di molte applicazioni AI e servizi di automazione, aiutando gli utenti a svolgere attività con poco intervento umano. ChatGPT è una di quelle applicazioni AI con diversi usi pratici.
Esistono molti livelli nascosti tra i livelli di input e output del deep learning. Ciò consente alla rete di eseguire operazioni estremamente complesse e apprendere continuamente mentre le rappresentazioni dei dati passano attraverso i livelli.
Il deep learning è stato applicato al riconoscimento di immagini, riconoscimento vocale, sintesi video e scoperte di farmaci. Inoltre, è stato applicato a creazioni complesse, come le auto a guida autonoma, che utilizzano algoritmi di deep learning per identificare gli ostacoli e aggirarli perfettamente.
È necessario inserire nella rete grandi quantità di dati etichettati per addestrare un modello di deep learning. Questo è il momento in cui si verifica la retropropagazione: regolando i pesi e le distorsioni dei neuroni della rete fino a quando non è in grado di prevedere con precisione l'output per i nuovi dati di input.
Reti neurali vs. Apprendimento profondo: spiegate le differenze
Le reti neurali e i modelli di deep learning sono sottoinsiemi di machine learning. Tuttavia, differiscono in vari modi.
Strati
Le reti neurali sono generalmente costituite da un livello di input, nascosto e output. Nel frattempo, i modelli di deep learning comprendono diversi livelli di reti neurali.
Scopo
Sebbene i modelli di deep learning incorporino le reti neurali, rimangono un concetto diverso dalle reti neurali. Le applicazioni delle reti neurali includono il riconoscimento di schemi, l'identificazione di volti, la traduzione automatica e il riconoscimento di sequenze.
Nel frattempo, puoi utilizzare le reti di deep learning per la gestione delle relazioni con i clienti, l'elaborazione vocale e linguistica, il ripristino delle immagini, la scoperta di farmaci e altro ancora.
Estrazione di caratteristiche
Le reti neurali richiedono l'intervento umano, poiché gli ingegneri devono determinare manualmente la gerarchia delle funzionalità. Tuttavia, i modelli di deep learning possono determinare automaticamente la gerarchia delle funzionalità utilizzando set di dati etichettati e dati grezzi non strutturati.
Prestazione
Le reti neurali richiedono meno tempo per l'addestramento, ma presentano una precisione inferiore rispetto al deep learning; il deep learning è più complesso. Inoltre, è noto che le reti neurali interpretano male le attività nonostante il rapido completamento.
Calcolo
Il deep learning è una rete neurale complessa in grado di classificare e interpretare i dati grezzi con poco intervento umano ma richiede maggiori risorse computazionali. Le reti neurali sono un sottoinsieme più semplice dell'apprendimento automatico che può essere addestrato utilizzando set di dati più piccoli con meno risorse computazionali, ma la loro capacità di elaborare dati complessi è limitata.
Le reti neurali non sono la stessa cosa del deep learning
Sebbene utilizzate in modo intercambiabile, le reti neurali e di apprendimento profondo sono diverse. Hanno diversi metodi di allenamento e gradi di precisione. Tuttavia, i modelli di deep learning sono più avanzati e producono risultati con maggiore precisione, in quanto possono apprendere in modo indipendente con poca interferenza umana.
