Avec les progrès de la technologie, nous avons découvert de nouveaux moyens et méthodes qui nous aident à résoudre nos problèmes.
Bien que la technologie et le développement impliquant la technologie aient contribué à nous faciliter la vie, avec l'introduction de nouveaux termes, la confusion dans la compréhension de leur sens littéral et leur différenciation est devenue une tâche difficile pour nous.
Le même scénario avec les termes : L'apprentissage en profondeur et réseau neuronal. Ils sont mal interprétés et utilisés à tort.
Faits marquants
- Les réseaux de neurones sont un type d'apprentissage automatique qui utilise des algorithmes pour reconnaître des modèles et résoudre des problèmes.
- L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine des réseaux de neurones qui utilise plusieurs couches pour traiter des données complexes.
- Les réseaux de neurones peuvent résoudre de nombreux problèmes, tandis que l'apprentissage en profondeur est bénéfique pour le traitement des données d'image, de parole et de texte.
Apprentissage en profondeur vs réseau de neurones
La différence entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones est que l'apprentissage en profondeur est défini comme un réseau de neurones profond comprenant de nombreuses couches différentes, et chaque couche comprend de nombreux nœuds différents. Un réseau de neurones vous aide à effectuer votre tâche avec moins de précision, tandis qu'en apprentissage approfondi, en raison de plusieurs couches, votre tâche est accomplie avec efficacité. Un réseau de neurones nécessite moins de temps pour former le réseau car il est moins compliqué, alors que vous pouvez avoir besoin de beaucoup de temps pour former votre réseau d'apprentissage en profondeur.
L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de click un apprentissage qui permet au système de fonctionner comme un cerveau humain et d'imiter les schémas que notre cerveau utilise pour prendre des décisions.
Un système d'apprentissage en profondeur apprend en observant différents types et modèles de données et en tirant des conclusions en fonction de ceux-ci.
L'apprentissage en profondeur est un réseau de neurones profond composé de nombreuses couches différentes, et chaque couche comprend de nombreux nœuds différents.
Les réseaux de neurones sont basés sur des algorithmes qui sont présents dans notre cerveau et aident à son fonctionnement. Un réseau de neurones interprète les modèles numériques, qui peuvent être présents sous la forme de vecteurs.
Ces vecteurs sont traduits à l'aide de réseaux de neurones. Le travail principal effectué par un réseau de neurones est la classification et le regroupement de données en fonction de similitudes.
L'avantage le plus important d'un réseau neuronal est qu'il peut facilement s'adapter à l'évolution du modèle de sortie, et vous n'avez pas besoin de le modifier à chaque fois en fonction de l'entrée que vous fournissez.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | L'apprentissage en profondeur | Réseau neuronal |
|---|---|---|
| Définition | L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui donne au système la capacité de fonctionner comme un cerveau humain et d'imiter les modèles que notre cerveau utilise pour prendre des décisions. | Les réseaux de neurones sont basés sur des algorithmes qui sont présents dans notre cerveau et aident à son fonctionnement. Un réseau de neurones interprète les modèles numériques, qui peuvent être présents sous la forme de vecteurs |
| Architectures | 1. Réseau de neurones convolutionnels 2. Réseau neuronal récurrent 3. Réseau préformé non supervisé 4. Réseau neuronal récursif | 1. Réseau neuronal récurrent 2. Réseau neuronal connecté symétriquement 3. Réseau Feed-Forward monocouche |
| Pouvoir d'interprétation | Le réseau d'apprentissage en profondeur interprète votre tâche avec une plus grande efficacité. | Un réseau de neurones interprète votre tâche avec une faible efficacité. |
| Composants impliqués | Grand bloc d'alimentation, GPU, énorme RAM | Neurones, taux d'apprentissage, connexions, fonctions de propagation, poids |
| Temps pris | La formation du réseau peut prendre beaucoup de temps. | Comme il est moins complexe, le temps nécessaire pour entraîner le réseau est très réduit. |
| Performance | Optimisation | Faible niveau de rendement |
Qu'est-ce que le Deep Learning?
L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui fournit au système la capacité de fonctionner comme un cerveau humain et d'imiter les modèles que notre cerveau utilise pour prendre des décisions.
Un système d'apprentissage en profondeur apprend en observant différents types et modèles de données et en tirant des conclusions en fonction de ceux-ci.
L'apprentissage en profondeur est un réseau de neurones profond composé de nombreuses couches différentes, et chaque couche comprend de nombreux nœuds différents.
Les différents composants d'un système d'apprentissage en profondeur sont un grand PSU, un GPU et une énorme RAM. Étant donné que la constitution de ce réseau est plutôt compliquée, il faut beaucoup de temps et d'efforts pour former le réseau.
Les architectures qui constituent la base de l'apprentissage en profondeur sont les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, les réseaux préformés non supervisés et les réseaux de neurones récursifs.
Qu'est-ce qu'un réseau neuronal?
Les réseaux de neurones, comme leur nom l'indique, sont basés sur le fonctionnement des neurones présents dans le corps humain. Ce système fonctionne de manière similaire à une chaîne de neurones qui reçoivent des informations et les traitent chez l'homme.
Les réseaux de neurones sont basés sur des algorithmes qui sont présents dans notre cerveau (les neurones) et aident à son fonctionnement.
Un réseau de neurones interprète les modèles numériques, qui peuvent être présents sous la forme de vecteurs. Ces vecteurs sont traduits à l'aide de réseaux de neurones.
Le travail principal effectué par un réseau de neurones est la classification et le regroupement de données en fonction de similitudes.
L'avantage le plus important d'un réseau neuronal est qu'il peut facilement s'adapter à l'évolution du modèle de sortie, et vous n'avez pas besoin de le modifier à chaque fois en fonction de l'entrée que vous fournissez.
Différences principales entre l'apprentissage en profondeur et le réseau de neurones
- L'apprentissage en profondeur est une forme complexe de réseau de neurones. Un réseau d'apprentissage en profondeur comporte de nombreuses couches différentes, ce qui le rend beaucoup plus complexe qu'un réseau de neurones.
- Un système d'apprentissage en profondeur vous offre un haut niveau efficace et des performances pour l'accomplissement de vos tâches, tandis qu'un réseau de neurones exécute des tâches avec une faible efficacité par rapport à un système d'apprentissage en profondeur.
- Les principaux composants d'une unité d'apprentissage en profondeur sont un grand bloc d'alimentation, un GPU et une énorme RAM, tandis que ceux d'un réseau de neurones sont les neurones, le taux d'apprentissage, les connexions, les fonctions de propagation et le poids.
- Les réseaux d'apprentissage en profondeur étant complexes, il faut beaucoup de temps pour entraîner le réseau, tandis qu'un réseau de neurones nécessite relativement très peu de temps pour entraîner le réseau.
- https://www.nature.com/articles/nature14539
- https://idea-stat.snu.ac.kr/book/2017%20neural%20network/20170814/ch8~11.pdf
Dernière mise à jour : 11 juin 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
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