Con i progressi della tecnologia, abbiamo scoperto nuovi modi e metodi che ci aiutano a risolvere i nostri problemi.
Sebbene la tecnologia e lo sviluppo che coinvolge la tecnologia abbiano contribuito a semplificarci la vita, con l'introduzione di nuovi termini, la confusione nella comprensione del loro significato letterale e nella loro differenziazione è diventata un compito impegnativo per noi.
Lo stesso è lo scenario con i termini: Deep Learning e Rete neurale. Sono fraintesi e usati falsamente.
Punti chiave
- Le reti neurali sono un tipo di apprendimento automatico che utilizza algoritmi per riconoscere schemi e risolvere problemi.
- Il deep learning è un sottocampo delle reti neurali che utilizza più livelli per elaborare dati complessi.
- Le reti neurali possono risolvere molti problemi, mentre il deep learning è vantaggioso per l'elaborazione di dati di immagini, voce e testo.
Apprendimento profondo vs rete neurale
La differenza tra il deep learning e le reti neurali è che il deep learning è definito come una rete neurale profonda che comprende molti livelli diversi e ogni livello comprende molti nodi diversi. Una rete neurale ti aiuta a svolgere il tuo compito con meno precisione, mentre nell'apprendimento profondo, a causa di più livelli, il tuo compito viene completato con efficacia. Una rete neurale richiede meno tempo per addestrare la rete poiché è meno complicata, mentre potresti richiedere molto tempo per addestrare la tua rete di deep learning.
Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che consente al sistema di funzionare come un cervello umano e imitare i modelli che il nostro cervello utilizza per prendere decisioni.
Un sistema di deep learning impara osservando diversi tipi e modelli di dati e traendo conclusioni basate su di essi.
Il deep learning è una rete neurale profonda composta da molti livelli diversi e ogni livello comprende molti nodi diversi.
Le reti neurali si basano su algoritmi che sono presenti nel nostro cervello e aiutano nel suo funzionamento. Una rete neurale interpreta modelli numerici, che possono essere presenti sotto forma di vettori.
Questi vettori sono tradotti con l'aiuto di reti neurali. Il lavoro principale svolto da una rete neurale è la classificazione e il raggruppamento dei dati in base alle somiglianze.
Il vantaggio più importante di una rete neurale è che può facilmente adattarsi al modello mutevole dell'output e non è necessario modificarlo ogni volta in base all'input fornito.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Deep Learning | Rete neurale |
|---|---|---|
| Definizione | Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che dà al sistema la capacità di funzionare come un cervello umano e imitare i modelli che il nostro cervello fa per prendere decisioni | Le reti neurali si basano su algoritmi che sono presenti nel nostro cervello e aiutano nel suo funzionamento. Una rete neurale interpreta modelli numerici, che possono essere presenti sotto forma di vettori |
| Architetture | 1. Rete neurale convoluzionale 2. Rete neurale ricorrente 3. Rete pre-addestrata senza supervisione 4. Rete neurale ricorsiva | 1. Rete neurale ricorrente 2. Rete neurale connessa simmetricamente 3. Rete feed-forward a strato singolo |
| Potere interpretativo | La rete di deep learning interpreta il tuo compito con maggiore efficacia. | Una rete neurale interpreta il tuo compito con scarsa efficacia. |
| Componenti coinvolti | Grande alimentatore, GPU, enorme RAM | Neuroni, velocità di apprendimento, Connessioni, Funzioni di propagazione, peso |
| Tempo impiegato | Potrebbe essere necessario molto tempo per addestrare la rete. | Poiché è meno complesso, il tempo necessario per addestrare la rete è molto inferiore. |
| Cookie di prestazione | Alte prestazioni | Prestazioni basse |
Cos'è l'apprendimento profondo?
Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che fornisce al sistema la capacità di funzionare come un cervello umano e imitare i modelli che il nostro cervello fa per prendere decisioni.
Un sistema di deep learning impara osservando diversi tipi e modelli di dati e traendo conclusioni basate su di essi.
Il deep learning è una rete neurale profonda composta da molti livelli diversi e ogni livello comprende molti nodi diversi.
I vari componenti di un sistema di deep learning sono un grande alimentatore, una GPU e un'enorme RAM. Poiché la costruzione di questa rete è piuttosto complicata, ci vuole molto tempo e impegno per addestrare la rete.
Le architetture che costituiscono la base del Deep learning sono le reti neurali convoluzionali, le reti neurali ricorrenti, le reti pre-addestrate non supervisionate e le reti neurali ricorsive.
Cos'è una rete neurale?
Le reti neurali, come suggerisce il nome, si basano sul funzionamento dei neuroni presenti nel corpo umano. Questo sistema funziona in modo simile a una catena di neuroni che ricevono informazioni e le elaborano negli esseri umani.
Le reti neurali si basano su algoritmi che sono presenti nel nostro cervello (i neuroni) e aiutano nel suo funzionamento.
Una rete neurale interpreta modelli numerici, che possono essere presenti sotto forma di vettori. Questi vettori sono tradotti con l'aiuto di reti neurali.
Il lavoro principale svolto da una rete neurale è la classificazione e il raggruppamento dei dati in base alle somiglianze.
Il vantaggio più importante di una rete neurale è che può facilmente adattarsi al modello mutevole dell'output e non è necessario modificarlo ogni volta in base all'input fornito.
Principali differenze tra deep learning e rete neurale
- Il deep learning è una forma complessa di rete neurale. Una rete di deep learning ha molti livelli diversi, il che la rende molto più complessa di una rete neurale.
- Un sistema di deep learning fornisce efficienza e prestazioni elevate per il completamento delle tue attività, mentre una rete neurale esegue attività con bassa efficienza rispetto a un sistema di deep learning.
- I componenti principali di un'unità di deep learning sono un alimentatore di grandi dimensioni, una GPU e un'enorme RAM, mentre quelli di una rete neurale sono i neuroni, la velocità di apprendimento, le connessioni, le funzioni di propagazione e il peso.
- Le reti di deep learning essendo complesse richiedono molto tempo per addestrare la rete, mentre una rete neurale richiede relativamente poco tempo per addestrare la rete.
- https://www.nature.com/articles/nature14539
- https://idea-stat.snu.ac.kr/book/2017%20neural%20network/20170814/ch8~11.pdf
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