Diferencia entre redes neuronales y aprendizaje profundo
Con la gran transición en la tecnología actual, se necesita algo más que Big Data y Hadoop para transformar las empresas. Las empresas de hoy se están moviendo hacia la IA e incorporando el aprendizaje automático como su nueva técnica. Las redes neuronales o sistemas conexionistas son los sistemas inspirados en nuestra red neuronal biológica. Este tipo de sistemas están capacitados para aprender y adaptarse según la necesidad. Por ejemplo, en el caso del reconocimiento de imágenes, una vez que se identifican con los gatos, pueden usar fácilmente ese conjunto de resultados para separar imágenes con gatos con las que no tienen gatos. Mientras lo hacen, no tienen ningún conocimiento previo sobre las características del gato, pero desarrollan su propio conjunto de características únicas que es útil en su identificación. Otro término que está estrechamente relacionado con esto es el aprendizaje profundo, también conocido como aprendizaje jerárquico. Esto se basa en el aprendizaje de representaciones de datos que son opuestas a los algoritmos basados en tareas. Además se puede clasificar en técnicas de aprendizaje supervisadas, semi-supervisadas y no supervisadas. Existen varias arquitecturas asociadas con el aprendizaje profundo, como las redes neuronales profundas, las redes de creencias y las redes recurrentes cuya aplicación se basa en el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, el reconocimiento del habla, el filtrado de redes sociales, el reconocimiento de audio, la bioinformática, la traducción automática, el diseño de medicamentos y la lista sigue y sigue. Discutamos las redes neuronales y el aprendizaje profundo en detalle en nuestra publicación.
Comparación cabeza a cabeza entre redes neuronales y aprendizaje profundo (infografía)
Diferencias clave entre redes neuronales y aprendizaje profundo:
Las diferencias entre las redes neuronales y el aprendizaje profundo se explican en los puntos que se presentan a continuación:
- Las redes neuronales utilizan neuronas que se utilizan para transmitir datos en forma de valores de entrada y valores de salida. Se utilizan para transferir datos mediante redes o conexiones. El aprendizaje profundo, por otro lado, está relacionado con la transformación y extracción de características que intentan establecer una relación entre los estímulos y las respuestas neuronales asociadas presentes en el cerebro.
- Las áreas de aplicación para redes neuronales incluyen identificación de sistemas, gestión de recursos naturales, control de procesos, control de vehículos, química cuántica, toma de decisiones, juego, identificación de rostros, reconocimiento de patrones, clasificación de señales, reconocimiento de secuencias, reconocimiento de objetos, finanzas, diagnóstico médico, visualización, minería de datos, traducción automática, filtrado de correo no deseado, filtrado de redes sociales, etc., mientras que la aplicación de aprendizaje profundo incluye reconocimiento automático de voz, reconocimiento de imagen, procesamiento de arte visual, procesamiento de lenguaje natural, descubrimiento de fármacos y toxicología, gestión de relaciones con clientes, motores de recomendación, móvil publicidad, bioinformática, restauración de imágenes, etc.
- Las críticas encontradas para las redes neuronales incluyen aquellas como problemas de entrenamiento, problemas teóricos, problemas de hardware, contraejemplos prácticos a las críticas, enfoques híbridos, mientras que para el aprendizaje profundo está relacionado con la teoría, los errores, la amenaza cibernética, etc.
Tabla de comparación de redes neuronales vs aprendizaje profundo
| Bases para la comparación | Redes neuronales | Aprendizaje profundo |
| Definición | Clase de algoritmos de aprendizaje automático donde la neurona artificial forma la unidad computacional básica y las redes se utilizan para describir la interconectividad entre ellas | Es una clase de algoritmos de aprendizaje automático que utiliza múltiples capas de unidades de procesamiento no lineal para la transformación y extracción de características. También representa conceptos en múltiples modas jerárquicas que corresponden a varios niveles de abstracción. |
| Componentes | Neuronas: la neurona etiquetada como j recibe una entrada de las neuronas predecesoras a menudo en forma de función de identidad para proporcionar una salida. Conexiones y pesos: la conexión es un componente vital entre la neurona de salida i y la neurona de entrada j. Cada conexión se identifica con un peso ij. Función de propagación: se utiliza para proporcionar una entrada para la salida resultante. Regla de aprendizaje: se utiliza para modificar los parámetros de la red neuronal para obtener un resultado favorable. | Placa base: el chipset de la placa base es un componente relacionado con el aprendizaje profundo que se basa particularmente en carriles PCI-e. Procesadores : el tipo de GPU requerido para el aprendizaje profundo debe basarse en el tipo de socket, el número de núcleos y el costo del procesador. RAM, memoria física y almacenamiento: los algoritmos de aprendizaje profundo requieren un gran uso de CPU, almacenamiento y área de memoria, por lo que es imprescindible contar con un amplio conjunto de estos componentes. Fuente de alimentación: con el aumento de la memoria, la CPU y el área de almacenamiento, también es importante utilizar una fuente de alimentación grande lo suficiente como para manejar una gran potencia. |
| Arquitectura | Redes neuronales de alimentación directa: el tipo más común de arquitectura contiene la primera capa como capa de entrada, mientras que la última capa es la capa de salida y todas las capas intermedias son las capas ocultas. Redes recurrentes: este tipo de arquitectura consiste en ciclos dirigidos en el gráfico de conexión. Las arquitecturas biológicamente realistas también pueden llevarlo desde donde comenzó. Estos son complicados de entrenar y son extremadamente dinámicos. Redes conectadas simétricamente: arquitectura de conexión de conexión simétrica que es más o menos como las redes recurrentes. Están restringidos en la naturaleza debido a su uso de la función energética. Las redes conectadas simétricamente con redes ocultas se conocen como máquinas Boltzmann, mientras que las redes sin red oculta se conocen como redes Hopfield. | Redes pre-entrenadas sin supervisión: en esta arquitectura, hablamos de ninguna capacitación formal, pero las redes se entrenan usando experiencias pasadas. Esto incluye autoencoders, redes de creencias profundas y redes de confrontación generativas. Redes neuronales convolucionales: tiene como objetivo aprender características de orden superior utilizando convoluciones que mejoran la experiencia del usuario de reconocimiento e identificación de imágenes. La identificación de caras, letreros de calles, ornitorrincos y otros objetos se vuelve fácil con esta arquitectura. Redes neuronales recurrentes: provienen de la familia de feedforward que cree en el envío de su información a lo largo del tiempo. Redes neuronales recursivas: también marca la entrada de longitud variable. La principal diferencia entre recurrente y recursivo es que el primero tiene la capacidad de un dispositivo de las estructuras jerárquicas en el conjunto de datos de entrenamiento, mientras que el segundo también plantea la información sobre cómo se mantiene esa estructura jerárquica en el conjunto de datos. |
Conclusión: redes neuronales vs aprendizaje profundo
La IA es un campo extremadamente poderoso e interesante que solo se volverá más omnipresente e importante en el futuro y seguramente tendrá un gran impacto en la sociedad en general. Estas dos técnicas son algunas de las herramientas muy poderosas de AI para resolver problemas complejos y continuarán desarrollándose y creciendo en el futuro para que podamos aprovecharlas.
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