Diferencia entre aprendizaje profundo y red neuronal
A medida que avanza la era digital, rápidamente se hace evidente que las tecnologías futuras, como la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático, están cambiando la forma en que vivimos nuestras vidas. Ya no son las tecnologías del futuro; de hecho, ahora experimentamos y somos testigos de la IA a diario, desde asistentes digitales inteligentes hasta recomendaciones de motores de búsqueda inteligentes. Quizás la aplicación más destacada de la IA es el aprendizaje profundo. Aunque Igor Aizenberg asoció el término con las redes neuronales por primera vez en el año 2000, solo se ha popularizado en los últimos años. El aprendizaje profundo es uno de los temas tecnológicos más candentes en estos días, ya que las corporaciones y las nuevas empresas se apresuran a tener un pedazo del pastel. El aprendizaje profundo está impulsando esta era digital, pero sin redes neuronales, no hay aprendizaje profundo. Entonces, para aclarar, discutiremos ambos en detalle y estudiaremos sus diferencias.
Aprendizaje profundo
Con el renacimiento 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. Anteriormente, este algoritmo se denominaba red neuronal artificial (ANN). Sin embargo, el aprendizaje profundo como concepto es mucho más amplio que las redes neuronales artificiales e incluye muchas áreas diferentes de máquinas conectadas. El aprendizaje profundo es un enfoque de la IA y una técnica que permite que los sistemas informáticos mejoren con la experiencia y los datos. Es un método único de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales que permite a las computadoras hacer lo que es natural para los humanos. Se basa en la idea de aprender del ejemplo. El aprendizaje puede ser supervisado y no supervisado. La idea es construir modelos que se asemejen a las estructuras que utiliza el cerebro humano. Estos algoritmos superan a otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático.
Red neuronal
Las redes neuronales, también conocidas como redes neuronales artificiales (ANN), son la base de la tecnología de aprendizaje profundo basada en la idea de cómo funciona el sistema nervioso. Todo lo que hace la gente, cada recuerdo que tiene y cada acción que realiza está controlado por el sistema nervioso y las neuronas están en el corazón del sistema nervioso. En esencia, la neurona está optimizada para recibir información de otras neuronas, procesar esta información y enviar los resultados a otras células como el análogo de la computadora, el perceptrón. Un perceptrón toma entradas, las suma todas y las somete a una función de activación, que luego decide si enviar una salida y a qué nivel. Los perceptrones son estimulados por neuronas en el cerebro humano y se organizan en capas hechas de nodos interconectados.
Diferencia entre aprendizaje profundo y red neuronal
Concepto
– Una red neuronal, también conocida como red neuronal artificial, es un modelo de procesamiento de información que inspira el mecanismo de aprendizaje de los organismos biológicos. Está inspirado en la idea de cómo funciona el sistema nervioso. El sistema nervioso contiene células llamadas neuronas. De manera similar, las redes neuronales consisten en nodos que imitan la función biológica de las neuronas. Por otro lado, el aprendizaje profundo es un concepto mucho más amplio que las redes neuronales artificiales e incluye muchas áreas diferentes de máquinas conectadas. El aprendizaje profundo es un enfoque de la IA y una técnica que permite que los sistemas informáticos mejoren con la experiencia y los 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 multicapa. Un acelerador de red neuronal simple también se conoce como perceptrón. En la red de una sola capa, un conjunto de entradas se asigna directamente a una salida utilizando una transformación generalizada de una función lineal. En las redes multicapa, como su nombre indica, las neuronas están dispuestas en capas, en las que hay una capa de neutrones entre la capa de entrada y la capa de salida, llamada capa oculta. Por otro lado, la arquitectura de aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales.
Aplicaciones
– Las redes neuronales permiten el modelado de procesos no lineales y, por lo tanto, son excelentes herramientas para resolver muchos problemas diferentes, como la clasificación, el reconocimiento de patrones, la agrupación, la predicción y el análisis, el control y la optimización, la traducción automática, la toma de decisiones, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y más Los modelos de aprendizaje profundo se pueden aplicar a varios campos, incluido el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, los vehículos autónomos, el diagnóstico asistido por computadora, el asistente de voz, la creación de sonido, la robótica, los juegos de computadora, el reconocimiento de imágenes, la detección del cáncer cerebral, la detección de redes sociales, patrones. reconocimiento, biomedicina y más.
Aprendizaje profundo vs. Red neuronal:
Resumen
En resumen, el aprendizaje profundo es el combustible de esta era digital que ahora es un área activa de investigación, allanando el camino para el aprendizaje automático moderno, pero sin redes neuronales, no hay aprendizaje profundo. Sin embargo, el aprendizaje profundo como concepto es mucho más amplio que las redes neuronales artificiales e incluye muchas 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 conocidas como redes neuronales artificiales, son un conjunto de algoritmos modelados a partir del cerebro y el sistema nervioso humanos. La red neuronal más simple se llama perceptrón, que está inspirada en las neuronas del cerebro humano.
