Différence entre l'apprentissage en profondeur et le réseau neuronal

Au fur et à mesure que l'ère numérique progresse, il devient rapidement évident que les technologies de l'époque du futur comme l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique ont radicalement changé notre façon de vivre notre vie. Ce ne sont plus les technologies de l'avenir à venir; En fait, nous vivons et assisons maintenant à l'IA quotidiennement, des assistants numériques intelligents aux recommandations de moteurs de recherche intelligents. La fonction la plus importante de l'IA est probablement l'apprentissage en profondeur. Alors que le terme a été associé pour la première fois à des réseaux de neurones en 2000 par Igor Aizenberg, il n'est devenu populaire que ces dernières années. Deep Learning est l'un des sujets technologiques les plus chauds de nos jours avec les entreprises et les start-ups se précipiter pour avoir un morceau de tarte. Le Deep Learning est comme un carburant pour cette ère numérique, mais sans réseaux de neurones, il n'y a pas d'apprentissage en profondeur. Donc, pour clarifier, nous discuterons des deux en détail et étudierons leurs différences.

L'apprentissage en profondeur

Avec la revigoration des réseaux de neurones dans les années 2000, l'apprentissage en profondeur est devenu un domaine de recherche actif, ouvrant la voie à l'apprentissage automatique moderne. Avant cela, cet algorithme a été appelé un réseau de neurones artificiels (ANN). Cependant, l'apprentissage en profondeur est un concept beaucoup plus large que les réseaux de neurones artificiels et comprend plusieurs domaines différents des machines connectées. Le Deep Learning est une approche de l'IA et une technique qui permet aux systèmes informatiques de s'améliorer avec l'expérience et les données. Il s'agit d'un type particulier de méthode d'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels qui permettent aux ordinateurs de faire ce qui vient naturellement aux humains. Il est basé sur l'idée d'apprendre de l'exemple. L'apprentissage peut être supervisé et sans surveillance. L'idée est de construire des modèles qui ressemblent aux structures utilisées par les cerveaux humains. Ces algorithmes dépassent d'autres types d'algorithmes d'apprentissage automatique.

Réseau neuronal

Les réseaux de neurones, également appelés réseaux de neurones artificiels (Ann), sont le fondement de la technologie d'apprentissage en profondeur basé sur l'idée du fonctionnement du système nerveux. Tout ce que les humains font, chaque mémoire qu'ils ont et chaque action qu'ils entreprennent est contrôlée par le système nerveux et au cœur du système nerveux est des neurones. À la base, le neurone est optimisé pour recevoir des informations d'autres neurones, traiter ces informations et envoyer les résultats à d'autres cellules comme l'analogue informatique, le perceptron. Un perceptron prend des entrées, les résume tous et les transmet à travers une fonction d'activation, qui détermine alors s'il faut envoyer la sortie et à quel niveau. Les perceptrons sont inspirés par les neurones du cerveau humain et sont organisés en couches en nœuds interconnectés.

Différence entre l'apprentissage en profondeur et le réseau neuronal

Concept

- Le réseau neuronal, également appelé réseau neuronal artificiel, est un modèle de traitement de l'information qui stimule le mécanisme d'apprentissage des organismes biologiques. Il est inspiré par l'idée du fonctionnement du système nerveux. Le système nerveux contient des cellules appelées neurones. De même, les réseaux de neurones sont constitués de nœuds qui imitent la fonction biologique des neurones. L'apprentissage en profondeur, en revanche, est un concept beaucoup plus large que les réseaux de neurones artificiels et comprend plusieurs domaines différents des machines connectées. Le Deep Learning est une approche de l'IA et une technique qui permet aux systèmes informatiques de s'améliorer avec l'expérience et les données.

Architecture

- Les réseaux de neurones sont des modèles architecturaux simples basés sur le fonctionnement du système nerveux et sont divisés en réseaux de neurones monocouches et multicouches. L'instanciation simple d'un réseau neuronal est également appelée le perceptron. Dans le réseau unique, un ensemble d'entrées est mappé directement sur une sortie en utilisant une variation généralisée d'une fonction linéaire. Dans les réseaux multicouches, comme son nom l'indique, les neurones sont disposés en couches, dans lesquelles une couche de neutrons est sandwich entre la couche d'entrée et la couche de sortie, qui est appelée couche cachée. L'architecture d'apprentissage en profondeur, en revanche, est basée sur des réseaux de neurones artificiels.

Applications

- Les réseaux de neurones permettent la modélisation des processus non linéaires, ils font donc de grands outils pour résoudre plusieurs problèmes différents tels que la classification, la reconnaissance de motifs, le regroupement, la prédiction et l'analyse, le contrôle et l'optimisation, la traduction automatique, la prise de décision, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et plus. Les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent être appliqués à divers domaines, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, les véhicules autonomes, le diagnostic assisté par ordinateur, l'assistant vocal, la création de son, la robotique, les jeux informatiques, la reconnaissance d'image, la détection du cancer du cerveau, le filtrage des réseaux sociaux, le modèle reconnaissance, biomédecine et plus.

Deep Learning vs. Réseau neuronal: tableau de comparaison

Résumé

En un mot, l'apprentissage en profondeur est comme un carburant pour cette ère numérique qui est devenu un domaine de recherche actif, ouvrant la voie à l'apprentissage automatique moderne, mais sans réseaux neuronaux, il n'y a pas d'apprentissage en profondeur. Cependant, l'apprentissage en profondeur est un concept beaucoup plus large que les réseaux de neurones artificiels et comprend plusieurs domaines différents des machines connectées. Les réseaux neuronaux sont le fondement de base de l'IA qui aide à mettre en œuvre l'apprentissage en profondeur. Les réseaux de neurones, également appelés réseaux de neurones artificiels, sont un ensemble d'algorithmes modélisés après le cerveau humain et le système nerveux. Le réseau de neurones le plus simple est appelé le perceptron, qui s'inspire des neurones du cerveau humain.