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 termos mais novos, a confusão na compreensão de seu significado literal e na diferenciação entre eles tornou-se uma tarefa desafiadora para nós. O mesmo é o cenário com os termos: Aprendizado profundo e Rede neural. Freqüentemente, são mal interpretados e usados falsamente.
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 composta de 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 à presença de 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.
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. 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 ajudam 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 sobre uma rede neural é que ela pode se adaptar facilmente ao padrão de mudança de saída, e você não precisa modificá-la todas as vezes com base na entrada que você fornece.
Tabela de comparação entre aprendizagem profunda e rede neural
| 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 ajudam em seu funcionamento. Uma rede neural interpreta padrões numéricos que podem estar presentes na forma de vetores |
| Arquiteturas | 1. Rede neural convolucional2. Rede Neural Recorrente3. Rede pré-treinada não supervisionada4. Rede Neural Recursiva | 1. Rede Neural Recorrente2. Rede neural conectada simetricamente3. Rede Feed-Forward de Camada Única |
| Poder de Interpretação | A rede de aprendizagem profunda interpreta sua tarefa com maior eficácia. | Uma rede neural interpreta sua tarefa com pouca eficácia. |
| Componentes Envolvidos | Grande PSU, GPU, enorme RAM | Neurônios, taxa de aprendizagem, conexões, funções de propagação, peso |
| Tempo necessário | O treinamento da rede pode demorar muito. | Por ser menos complexo, o tempo necessário para treinar a rede é muito menor. |
| Desempenho | Alta performance | 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, é preciso 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 rede neural?
As redes neurais, como o nome sugere, são baseadas no funcionamento dos neurônios presentes no corpo humano. Este 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 ajudam 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 sobre uma rede neural é que ela pode se adaptar facilmente ao padrão de mudança de saída, e você não precisa modificá-la todas as vezes com base na entrada que você fornece.
Principais diferenças entre aprendizado profundo e rede neural
Conclusão
Há muitas semelhanças entre aprendizagem profunda e redes neurais e, portanto, às vezes torna-se uma tarefa difícil diferenciar as duas. Por outro lado, as redes neurais completam suas tarefas com a ajuda de neurônios. O aprendizado profundo se baseia na observação de um determinado conjunto de dados e na obtenção de conclusões com base nos mesmos. A construção arquitetônica e o funcionamento desses sistemas variam profundamente e é o principal ponto que os diferencia.
