Redes Neurais vs. Deep Learning: como eles são diferentes?

A inteligência artificial tornou-se parte integrante de nossas vidas diárias no mundo atual impulsionado pela tecnologia. Embora algumas pessoas usem redes neurais e aprendizado profundo de forma intercambiável, seus avanços, recursos e aplicativos variam.

Então, o que são redes neurais e modelos de aprendizado profundo e como eles diferem?

O que são redes neurais?

As redes neurais, também conhecidas como redes neurais, são modeladas após o cérebro humano. Eles analisam dados complexos, concluem operações matemáticas, procuram padrões e usam as informações coletadas para fazer previsões e classificações. E, assim como o cérebro, as redes neurais de IA têm uma unidade funcional básica conhecida como neurônio. Esses neurônios, também chamados de nós, transferem informações dentro da rede.

Uma rede neural básica possui nós interconectados nas camadas de entrada, oculta e de saída. A camada de entrada processa e analisa as informações antes de enviá-las para a próxima camada.

A camada oculta recebe dados da camada de entrada ou de outras camadas ocultas. Em seguida, a camada oculta processa e analisa os dados aplicando um conjunto de operações matemáticas para transformar e extrair recursos relevantes dos dados de entrada.

É a camada de saída que entrega as informações finais usando os recursos extraídos. Esta camada pode ter um ou mais nós, dependendo do tipo de coleta de dados. Para classificação binária - um problema sim/não - a saída terá um nó apresentando um resultado 1 ou 0.

Existem diferentes tipos de redes neurais de IA.

1. Rede Neural FeedForward

As redes neurais feedforward, usadas principalmente para reconhecimento facial, transferem informações em uma direção. Isso significa que cada nó em uma camada está vinculado a cada nó na próxima camada, com informações fluindo unidirecionalmente até atingir o nó de saída. Este é um dos tipos mais simples de redes neurais.

2. Rede Neural Recorrente

Essa forma de rede neural auxilia no aprendizado teórico. Redes neurais recorrentes são usadas para dados sequenciais, como linguagem natural e áudio. Eles também são usados ​​para aplicativos de conversão de texto em fala para Android e iPhone. E ao contrário das redes neurais feedforward que processam informações em uma direção, as redes neurais recorrentes usam dados do neurônio de processamento e os enviam de volta para a rede.

Essa opção de retorno é crítica para momentos em que o sistema libera previsões erradas. Redes neurais recorrentes podem tentar encontrar o motivo de resultados incorretos e ajustar de acordo.

3. Rede Neural Convolucional

As redes neurais tradicionais foram projetadas para processar entradas de tamanho fixo, mas redes neurais convolucionais (CNNs) podem processar dados de dimensões variadas. CNNs são ideais para classificar dados visuais como imagens e vídeos de diferentes resoluções e proporções. Eles também são muito úteis para aplicações de reconhecimento de imagem.

4. Rede Neural Deconvolucional

Essa rede neural também é conhecida como rede neural convolucional transposta. É o oposto de uma rede convolucional.

Em uma rede neural convolucional, as imagens de entrada são processadas por meio de camadas convolucionais para extrair recursos importantes. Essa saída é então processada por meio de uma série de camadas conectadas, que realizam a classificação - atribuindo um nome ou rótulo a uma imagem de entrada com base em seus recursos. Isso é útil para identificação de objetos e segmentação de imagens.

No entanto, em uma rede neural deconvolucional, o mapa de recursos que antes era uma saída se torna a entrada. Este mapa de recursos é uma matriz tridimensional de valores e é desenrolado para formar a imagem original com uma resolução espacial aumentada.

5. Rede neural modular

Essa rede neural combina módulos interconectados, cada um executando uma subtarefa específica. Cada módulo em uma rede modular consiste em uma rede neural preparada para lidar com uma subtarefa, como reconhecimento de fala ou tradução de idiomas.

As redes neurais modulares são adaptáveis ​​e úteis para lidar com entradas com dados muito variados.

O que é aprendizagem profunda?

O aprendizado profundo, uma subcategoria do aprendizado de máquina, envolve o treinamento de redes neurais para aprender automaticamente e evoluir de forma independente sem ser programado para isso.

Deep Learning é inteligência artificial? Sim. É a força motriz por trás de muitos aplicativos de IA e serviços de automação, ajudando os usuários a realizar tarefas com pouca intervenção humana. O ChatGPT é um daqueles aplicativos de IA com vários usos práticos.

Existem muitas camadas ocultas entre as camadas de entrada e saída do aprendizado profundo. Isso permite que a rede execute operações extremamente complexas e aprenda continuamente à medida que as representações de dados passam pelas camadas.

O aprendizado profundo foi aplicado ao reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, síntese de vídeo e descobertas de drogas. Além disso, foi aplicado a criações complexas, como carros autônomos, que usam algoritmos de aprendizado profundo para identificar obstáculos e navegar perfeitamente por eles.

Você deve alimentar grandes quantidades de dados rotulados na rede para treinar um modelo de aprendizado profundo. É quando ocorre a retropropagação: ajustando os pesos e vieses dos neurônios da rede até que ela possa prever com precisão a saída para novos dados de entrada.

Redes Neurais vs. Aprendizado Profundo: Diferenças Explicadas

Redes neurais e modelos de aprendizado profundo são subconjuntos de aprendizado de máquina. No entanto, eles diferem de várias maneiras.

Camadas

As redes neurais geralmente são compostas de uma camada de entrada, oculta e de saída. Enquanto isso, os modelos de aprendizado profundo compreendem várias camadas de redes neurais.

Escopo

Embora os modelos de aprendizado profundo incorporem redes neurais, eles continuam sendo um conceito diferente das redes neurais. Aplicações de redes neurais incluem reconhecimento de padrões, identificação facial, tradução automática e reconhecimento de sequência.

Enquanto isso, você pode usar redes de aprendizado profundo para gerenciamento de relacionamento com clientes, processamento de fala e linguagem, restauração de imagens, descoberta de medicamentos e muito mais.

Extração de recursos

As redes neurais requerem intervenção humana, pois os engenheiros devem determinar manualmente a hierarquia dos recursos. No entanto, os modelos de aprendizado profundo podem determinar automaticamente a hierarquia de recursos usando conjuntos de dados rotulados e dados brutos não estruturados.

Desempenho

As redes neurais levam menos tempo para treinar, mas apresentam precisão menor quando comparadas ao aprendizado profundo; o aprendizado profundo é mais complexo. Além disso, as redes neurais são conhecidas por interpretar mal as tarefas, apesar da conclusão rápida.

Computação

O aprendizado profundo é uma rede neural complexa que pode classificar e interpretar dados brutos com pouca intervenção humana, mas requer mais recursos computacionais. As redes neurais são um subconjunto mais simples de aprendizado de máquina que pode ser treinado usando conjuntos de dados menores com menos recursos computacionais, mas sua capacidade de processar dados complexos é limitada.

Redes neurais não são o mesmo que aprendizado profundo

Embora usadas de forma intercambiável, as redes neurais e de aprendizado profundo são diferentes. Eles têm diferentes métodos de treinamento e graus de precisão. No entanto, os modelos de aprendizado profundo são mais avançados e produzem resultados com maior precisão, pois podem aprender de forma independente com pouca interferência humana.