Diferencia entre el aprendizaje profundo y la red neuronal

A medida que avanza la era digital, se está volviendo evidente rápidamente que las tecnologías en el futuro del futuro, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, han cambiado radicalmente la forma en que vivimos nuestras vidas. Ya no son las tecnologías del futuro próximo; De hecho, ahora estamos experimentando y presenciando IA diariamente, desde asistentes digitales inteligentes hasta recomendaciones de motores de búsqueda inteligentes. La función más prominente de la IA es probablemente un aprendizaje profundo. Si bien el término se asoció por primera vez con las redes neuronales en 2000 por Igor Aizenberg, solo se ha vuelto popular en los últimos años. Deep Learning es uno de los temas tecnológicos más populares en estos días con corporaciones y nuevas empresas que se apresuran a tener un pedazo del pastel. El aprendizaje profundo es como un combustible para esta era digital, pero sin redes neuronales, no hay aprendizaje profundo. Entonces, para aclarar, discutiremos los dos en detalle y estudiaremos sus diferencias.

Aprendizaje profundo

Con la revitalización de las redes neuronales en la década de 2000, el aprendizaje profundo se ha convertido en un área activa de investigación, allanando el camino para el aprendizaje automático moderno. Antes de esto, este algoritmo se llamaba una red neuronal artificial (ANN). Sin embargo, el aprendizaje profundo es un concepto mucho más amplio que las redes neuronales artificiales e incluye varias áreas diferentes de máquinas conectadas. El aprendizaje profundo es un enfoque para la IA y una técnica que permite a los sistemas informáticos mejorar con experiencia y datos. Es un tipo particular de método de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales que permite a las computadoras hacer lo que viene naturalmente para los humanos. Se basa en la idea de aprender del ejemplo. El aprendizaje puede supervisarse y no supervisarse. La idea es construir modelos que se parezcan a las estructuras utilizadas por los cerebros humanos. Estos algoritmos superan otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático.

Red neuronal

Las redes neuronales, también llamadas redes neuronales artificiales (ANN), son la base de la tecnología de aprendizaje profundo basados ​​en la idea de cómo funciona el sistema nervioso. Todo lo que hacen los humanos, cada recuerdo que tienen y cada acción que toman está controlada por el sistema nervioso y en el corazón del sistema nervioso está las neuronas. En su núcleo, la neurona está optimizada para recibir información de otras neuronas, procesar esta información y enviar los resultados a otras células al igual que el análogo de la computadora, el perceptron. Un perceptrón toma entradas, las suma todas y las pasa a través de una función de activación, que luego determina si enviar salida y en qué nivel. Los percepciones están inspirados en las neuronas en el cerebro humano y se organizan en capas que están hechas de nodos interconectados.

Diferencia entre el aprendizaje profundo y la red neuronal

Concepto

- La red neuronal, también llamada red neuronal artificial, es un modelo de procesamiento de información que estimula el mecanismo de aprender organismos biológicos. Se inspira en la idea de cómo funciona el sistema nervioso. El sistema nervioso contiene células que se denominan neuronas. Del mismo modo, las redes neuronales consisten en nodos que imitan la función biológica de las neuronas. El aprendizaje profundo, por otro lado, es un concepto mucho más amplio que las redes neuronales artificiales e incluye varias áreas diferentes de máquinas conectadas. El aprendizaje profundo es un enfoque para la IA y una técnica que permite a los sistemas informáticos mejorar con experiencia y datos.

Arquitectura

- Las redes neuronales son modelos arquitectónicos simples basados ​​en cómo funciona el sistema nervioso y se dividen en redes neuronales de una sola capa y múltiples capas. La simple instanciación de una red neuronal también se conoce como el perceptrón. En la red de una sola capa, un conjunto de entradas se asigna directamente a una salida utilizando la variación generalizada de una función lineal. En las redes de múltiples capas, como su nombre lo indica, las neuronas están dispuestas en capas, en las que se saga una capa de neutrones entre la capa de entrada y la capa de salida, que se llama capa oculta. La arquitectura de aprendizaje profundo, por otro lado, se basa en redes neuronales artificiales.

Aplicaciones

- Las redes neuronales permiten el modelado de procesos no lineales, por lo que son excelentes herramientas para resolver varios problemas diferentes, como clasificación, reconocimiento de patrones, agrupación, predicción y análisis, control y optimización, traducción automática, toma de decisiones, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y más. Los modelos de aprendizaje profundo se pueden aplicar a varios campos, incluyendo reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural, vehículos autónomos, diagnóstico asistido por computadora, asistente de voz, creación de sonido, robótica, juegos de computadora, reconocimiento de imágenes, detección de cáncer de cerebro, filtrado de redes sociales, patrones reconocimiento, biomedicina y más.

Aprendizaje profundo vs. Red neuronal: tabla de comparación

Resumen

En pocas palabras, el aprendizaje profundo es como un combustible para esta era digital que se ha convertido en un área de investigación activa, allanando el camino para el aprendizaje automático moderno, pero sin redes neuronales, no hay aprendizaje profundo. Sin embargo, el aprendizaje profundo es un concepto mucho más amplio que las redes neuronales artificiales e incluye varias áreas diferentes de máquinas conectadas. Las redes neuronales son la base básica de la IA que ayuda a implementar el aprendizaje profundo. Las redes neuronales, también denominadas redes neuronales artificiales, son un conjunto de algoritmos modelados después del cerebro humano y el sistema nervioso. La red neuronal más simple se conoce como el perceptrón, que se inspira en las neuronas en el cerebro humano.