Aprendizado Profundo vs Rede Neural: Diferença e Comparação

Com os avanços da tecnologia, descobrimos novas formas e métodos que nos ajudam a resolver nossos problemas.

Embora a tecnologia e o desenvolvimento envolvendo tecnologia tenham ajudado a tornar nossas vidas mais fáceis, com a introdução de novos termos, a confusão em entender seu significado literal e diferenciá-los tornou-se uma tarefa desafiadora para nós.

O mesmo é o cenário com os termos: Aprendizagem profunda e Rede Neural. Eles são mal interpretados e usados ​​falsamente.

Principais lições

1. As redes neurais são um tipo de aprendizado de máquina que usa algoritmos para reconhecer padrões e resolver problemas.
2. O aprendizado profundo é um subcampo das redes neurais que usa várias camadas para processar dados complexos.
3. As redes neurais podem resolver muitos problemas, enquanto o aprendizado profundo é benéfico para o processamento de dados de imagem, fala e texto.

Aprendizado Profundo vs Rede Neural

A diferença entre aprendizado profundo e redes neurais é que o aprendizado profundo é definido como uma rede neural profunda que compreende muitas camadas diferentes, e cada camada compreende muitos nós diferentes. Uma rede neural ajuda você a realizar sua tarefa com menos precisão, enquanto no aprendizado profundo, devido às múltiplas camadas, sua tarefa é concluída com eficácia. Uma rede neural requer menos tempo para treinar a rede, pois é menos complicada, enquanto você pode exigir muito tempo para treinar sua rede de aprendizado profundo.

Deep Learning é um subconjunto de máquina aprendizagem que permite que o sistema funcione como um cérebro humano e imite padrões que nosso cérebro usa para tomar decisões.

Um sistema de aprendizado profundo aprende observando diferentes tipos e padrões de dados e tirando conclusões com base neles.

O aprendizado profundo é uma rede neural profunda composta de muitas camadas diferentes, e cada camada compreende muitos nós diferentes.

As redes neurais são baseadas em algoritmos que estão presentes em nosso cérebro e auxiliam em seu funcionamento. Uma rede neural interpreta padrões numéricos, que podem estar presentes na forma de vetores.

Esses vetores são traduzidos com a ajuda de redes neurais. O principal trabalho que uma rede neural realiza é a classificação e agrupamento de dados com base em semelhanças.

A vantagem mais importante de uma rede neural é que ela pode se adaptar facilmente ao padrão variável de saída, e você não precisa modificá-la sempre com base na entrada fornecida.

Tabela de comparação

Parâmetros de comparação	Aprendizagem profunda	Rede neural
Definição	O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que dá ao sistema a capacidade de funcionar como um cérebro humano e imitar padrões que nosso cérebro faz para tomar decisões	As redes neurais são baseadas em algoritmos que estão presentes em nosso cérebro e auxiliam em seu funcionamento. Uma rede neural interpreta padrões numéricos, que podem estar presentes na forma de vetores
Arquiteturas	1. Rede Neural Convolucional 2. Rede Neural Recorrente 3. Rede pré-treinada não supervisionada 4. Rede Neural Recursiva	1. Rede Neural Recorrente 2. Rede neural conectada simetricamente 3. Rede feed-forward de camada única
poder de interpretação	A rede de aprendizado profundo interpreta sua tarefa com maior eficácia.	Uma rede neural interpreta sua tarefa com pouca eficácia.
Componentes Envolvidos	PSU grande, GPU, RAM enorme	Neurônios, taxa de aprendizado, conexões, funções de propagação, peso
Tempo necessário	Pode levar muito tempo para treinar a rede.	Por ser menos complexo, o tempo necessário para treinar a rede é muito menor.
Performance	Alto desempenho	Baixa performance

O que é Deep Learning?

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que fornece ao sistema a capacidade de funcionar como um cérebro humano e imitar padrões que nosso cérebro faz para tomar decisões.

Um sistema de aprendizado profundo aprende observando diferentes tipos e padrões de dados e tirando conclusões com base neles.

O aprendizado profundo é uma rede neural profunda composta de muitas camadas diferentes, e cada camada compreende muitos nós diferentes.

Os vários componentes de um sistema de aprendizado profundo são uma grande PSU, GPU e uma enorme RAM. Como a construção dessa rede é bastante complicada, leva muito tempo e esforço para treiná-la.

As arquiteturas que formam a base do aprendizado profundo são redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, redes pré-treinadas não supervisionadas e redes neurais recursivas.

O que é uma rede neural?

As redes neurais, como o nome sugere, são baseadas no funcionamento dos neurônios presentes no corpo humano. Esse sistema funciona de forma semelhante a uma cadeia de neurônios que recebem informações e as processam em humanos.

As redes neurais são baseadas em algoritmos que estão presentes em nosso cérebro (os neurônios) e auxiliam em seu funcionamento.

Uma rede neural interpreta padrões numéricos, que podem estar presentes na forma de vetores. Esses vetores são traduzidos com a ajuda de redes neurais.

O principal trabalho que uma rede neural realiza é a classificação e agrupamento de dados com base em semelhanças.

A vantagem mais importante de uma rede neural é que ela pode se adaptar facilmente ao padrão variável de saída, e você não precisa modificá-la sempre com base na entrada fornecida.

Principais diferenças entre aprendizado profundo e rede neural

1. Deep Learning é uma forma complexa de rede neural. Uma rede de aprendizado profundo tem muitas camadas diferentes, tornando-a muito mais complexa do que uma rede neural.
2. Um sistema de aprendizado profundo fornece alta eficiência e desempenho para a conclusão de suas tarefas, enquanto uma rede neural executa tarefas com baixa eficiência quando comparada a um sistema de aprendizado profundo.
3. Os principais componentes em uma unidade de aprendizado profundo são uma fonte de alimentação grande, GPU e uma RAM enorme, enquanto os de uma rede neural são neurônios, taxa de aprendizado, conexões, funções de propagação e peso.
4. As redes de aprendizado profundo são complexas e requerem muito tempo para treinar a rede, enquanto uma rede neural requer comparativamente muito pouco tempo para treinar a rede.

Referências

1. https://www.nature.com/articles/nature14539
2. https://idea-stat.snu.ac.kr/book/2017%20neural%20network/20170814/ch8~11.pdf

Última atualização: 11 de junho de 2023