Perbedaan antara pembelajaran mendalam dan jaringan saraf

Ketika era digital berlangsung, dengan cepat menjadi jelas bahwa teknologi masa depan seperti itu seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin telah secara radikal mengubah cara kita menjalani kehidupan kita. Mereka bukan teknologi masa depan yang akan datang lagi; Faktanya, kami sekarang mengalami dan menyaksikan AI setiap hari, dari asisten digital pintar hingga rekomendasi mesin pencari pintar. Fungsi AI yang paling menonjol mungkin adalah pembelajaran yang mendalam. Sementara istilah ini pertama kali dikaitkan dengan jaringan saraf pada tahun 2000 oleh Igor Aizenberg, itu hanya menjadi populer dalam beberapa tahun terakhir. Pembelajaran mendalam adalah salah satu topik teknologi terpanas akhir-akhir ini dengan perusahaan dan start-up bergegas untuk memiliki sepotong kue. Pembelajaran mendalam seperti bahan bakar untuk era digital ini tetapi tanpa jaringan saraf, tidak ada pembelajaran yang mendalam. Jadi, untuk memperjelas, kami akan membahas keduanya secara rinci dan mempelajari perbedaan mereka.

Pembelajaran yang mendalam

Dengan penguatan kembali jaringan saraf di tahun 2000 -an, pembelajaran mendalam telah menjadi bidang penelitian yang aktif, membuka jalan bagi pembelajaran mesin modern. Sebelum ini, algoritma ini disebut jaringan saraf buatan (JST). Namun, pembelajaran mendalam adalah konsep yang jauh lebih luas daripada jaringan saraf buatan dan mencakup beberapa bidang mesin yang terhubung. Pembelajaran mendalam adalah pendekatan untuk AI dan teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan dengan pengalaman dan data. Ini adalah jenis tertentu dari metode pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf buatan yang memungkinkan komputer melakukan apa yang datang secara alami kepada manusia. Itu didasarkan pada gagasan belajar dari contoh. Pembelajaran dapat diawasi dan tidak diawasi. Idenya adalah membangun model yang menyerupai struktur yang digunakan oleh otak manusia. Algoritma ini melampaui jenis algoritma pembelajaran mesin lainnya.

Jaringan syaraf

Jaringan saraf, juga disebut jaringan saraf buatan (JST), adalah fondasi teknologi pembelajaran mendalam berdasarkan gagasan tentang bagaimana sistem saraf beroperasi. Segala sesuatu yang manusia lakukan, setiap ingatan yang mereka miliki dan setiap tindakan yang mereka lakukan dikendalikan oleh sistem saraf dan di jantung sistem saraf adalah neuron. Pada intinya, neuron dioptimalkan untuk menerima informasi dari neuron lain, memproses informasi ini dan mengirim hasilnya ke sel lain seperti analog komputer, perceptron. Perceptron mengambil input, merangkum semuanya, dan melewati mereka melalui fungsi aktivasi, yang kemudian menentukan apakah akan mengirim output dan pada level berapa. Perceptron terinspirasi oleh neuron di otak manusia dan diatur dalam lapisan yang terbuat dari node yang saling berhubungan.

Perbedaan antara pembelajaran mendalam dan jaringan saraf

Konsep

- Jaringan saraf, juga disebut jaringan saraf buatan, adalah model pemrosesan informasi yang merangsang mekanisme belajar organisme biologis. Itu terinspirasi oleh gagasan bagaimana sistem saraf beroperasi. Sistem saraf mengandung sel yang disebut sebagai neuron. Demikian pula, jaringan saraf terdiri dari node yang meniru fungsi biologis neuron. Pembelajaran mendalam, di sisi lain, adalah konsep yang jauh lebih luas daripada jaringan saraf buatan dan mencakup beberapa bidang yang berbeda dari mesin yang terhubung. Pembelajaran mendalam adalah pendekatan untuk AI dan teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan dengan pengalaman dan data.

Arsitektur

- Jaringan saraf adalah model arsitektur sederhana berdasarkan pada bagaimana sistem saraf bekerja dan dibagi menjadi jaringan saraf berlapis tunggal dan multi-lapisan. Instantiasi sederhana dari jaringan saraf juga disebut sebagai perceptron. Dalam jaringan lapisan tunggal, satu set input dipetakan langsung ke output menggunakan variasi umum dari fungsi linier. Dalam jaringan multi-lapisan, seperti namanya, neuron diatur dalam lapisan, di mana lapisan neutron diapit di antara lapisan input dan lapisan output, yang disebut lapisan tersembunyi. Arsitektur pembelajaran yang mendalam, di sisi lain, didasarkan pada jaringan saraf buatan.

Aplikasi

- Jaringan saraf memungkinkan pemodelan proses non-linear, sehingga mereka membuat alat yang hebat untuk menyelesaikan beberapa masalah berbeda seperti klasifikasi, pengenalan pola, pengelompokan, prediksi dan analisis, kontrol dan optimasi, terjemahan mesin, pengambilan keputusan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam dan banyak lagi. Model pembelajaran yang mendalam dapat diterapkan pada berbagai bidang termasuk pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, kendaraan self-driving, diagnosis berbantuan komputer, asisten suara, penciptaan suara, robotika, permainan komputer, pengenalan gambar, deteksi kanker otak, penyaringan jejaring sosial, pola pengakuan, biomedis, dan banyak lagi.

Pembelajaran mendalam vs. Jaringan Saraf: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Singkatnya, pembelajaran mendalam seperti bahan bakar ke era digital ini yang telah menjadi bidang penelitian yang aktif, membuka jalan bagi pembelajaran mesin modern, tetapi tanpa jaringan saraf, tidak ada pembelajaran yang mendalam. Namun, pembelajaran mendalam adalah konsep yang jauh lebih luas daripada jaringan saraf buatan dan mencakup beberapa bidang mesin yang terhubung. Jaringan saraf adalah fondasi dasar AI yang membantu mengimplementasikan pembelajaran mendalam. Jaringan saraf, juga disebut sebagai jaringan saraf buatan, adalah seperangkat algoritma yang dimodelkan setelah otak manusia dan sistem saraf. Jaringan saraf paling sederhana disebut sebagai perceptron, yang diilhami oleh neuron di otak manusia.