Нейронные сети против глубокого обучения: в чем отличия

В настоящее время искусственный интеллект стал свойственным явлением повседневной жизни человека. Хотя использование нейронных сетей и глубокого обучения является взаимозаменяемым, их функции, результаты и приложения могут отличаться.

Смоделированные нейронные сети подобны мозгу человека. Они изучают и анализируют сложные данные, вычисляют закономерности, выполняют математические операции, а также используют полученные результаты для классификации и построения прогнозов.

Глубокое обучение - подкатегория машинного обучения, в рамках которого нейронные сети обучаются на огромных объемах данных.

Глубокое обучение и нейронные сети: в чем разница

И модели глубокого обучения, и нейросети - подмножества машинного обучения. Тем не менее у них есть различия и свои особенности.

Слои

Обычно нейронные сети состоят из трех уровней: входного, выходного и скрытого. А модели глубокого обучения - из нескольких уровней нейросетей.

Сфера применения

Приложения нейросетей позволяют получать машинный перевод, распознавать образы, последовательности, идентифицировать лица. А модели глубокого обучения, хотя и содержат нейронные сети, являются концепцией, отличающейся от них.

Применять модели глубокого обучения можно как инструмент для управления отношениями с клиентом, обработки языковых данных и речи, поиска лекарственных препаратов, воссоздания изображений и прочего.

Извлечение функций

Для построения нейронных сетей необходимо вмешательство человека - инженеры самостоятельно, вручную устанавливают иерархию задач. А модели глубокого обучения выстаивают порядок функций автоматически при помощи данных, не имеющих структуры и не подвергавшихся обработке, а также помеченных записей.

Производительность

Нейросетям требуется меньше времени для обучения, но они более точны сравнительно с глубоким обучением. И, несмотря на быстрое завершение, они плохо истолковывают задачи.

Вычисления

Нейронные сети - это сравнительно простое подмножество машинного обучения, которое можно наполнять знаниями, применяя наборы данных с небольшим вычислительным потенциалом. В обработке сложных данных они ограничены.

Глубокое обучение - это более сложная и многообразная нейронная сеть, которая способна анализировать и интерпретировать необработанные данные самостоятельно, требуя больше вычислительной мощности.

Таким образом, хотя глубокое обучение и нейросети могут быть взаимозаменяемыми - это не одно и то же. У них разная степень точности и способы обучения.