Diferencia entre una red neuronal y un sistema de aprendizaje profundo

Desde su creación a fines de la década de 1950, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han recorrido un largo camino. Estas tecnologías se han vuelto bastante complejas y avanzadas en los últimos años. Si bien los avances tecnológicos en el dominio de la ciencia de datos son encomiables, han resultado en una avalancha de terminologías que están más allá de la comprensión de la persona promedio.

Hay tantas empresas de todos los tamaños que utilizan estas tecnologías, a saber. IA y ML en sus aplicaciones del día a día. Sin embargo, muchos tienen problemas para distinguir entre sus vastas terminologías. La mayoría de las personas incluso usan los términos «Aprendizaje automático», «Aprendizaje profundo» e «Inteligencia artificial» indistintamente.

La razón detrás de esta confusión es que, aunque tienen tantos nombres diferentes para diferentes conceptos, la mayoría de ellos están profundamente entrelazados entre sí y comparten similitudes. Aun así, cada una de estas terminologías en sí misma es única y útil a su manera.

Ahora, hablemos de las redes neuronales y los sistemas de aprendizaje profundo individualmente antes de que podamos ver sus diferencias. 

¿Qué es una Red Neuronal?

• Las redes neuronales están inspiradas en el objeto más complejo del universo: el cerebro humano. Entendamos primero cómo funciona el cerebro. El cerebro humano está formado por algo llamado Neuronas. Una neurona es la unidad computacional más básica de cualquier red neuronal, incluido el cerebro.
• Las neuronas toman la entrada, la procesan y la pasan a otras neuronas presentes en las múltiples capas ocultas de la red, hasta que la salida procesada llega a la capa de salida.
• Las redes neuronales son algoritmos que pueden interpretar datos sensoriales a través de la percepción de la máquina y etiquetar o agrupar los datos sin procesar. Están diseñados para reconocer patrones numéricos contenidos en vectores que necesitan transformar todos los datos del mundo real (imágenes, sonidos, texto, series temporales, etc.)
• En su forma más simple, una red neuronal artificial (ANN) tiene solo tres capas: la capa de entrada, la capa de salida y una capa oculta.

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¿Qué es el aprendizaje profundo?

Ahora que hemos hablado de Redes Neuronales, hablemos de Aprendizaje Profundo.

El aprendizaje profundo , también conocido como aprendizaje jerárquico , es un subconjunto del aprendizaje automático en inteligencia artificial que puede imitar las capacidades informáticas del cerebro humano y crear patrones similares a los que usa el cerebro para tomar decisiones. A diferencia de los algoritmos basados ​​en tareas, los sistemas de aprendizaje profundo aprenden de las representaciones de datos. Puede aprender de datos no estructurados o no etiquetados.

¿Qué es un sistema de aprendizaje profundo?

• Una red neuronal con múltiples capas ocultas y múltiples Nodes en cada capa oculta se conoce como sistema de aprendizaje profundo o red neuronal profunda . El aprendizaje profundo es el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo que se pueden usar para entrenar y predecir la salida de datos complejos.
• La palabra » profundo » en Deep Learning se refiere a la cantidad de capas ocultas, es decir, la profundidad de la red neuronal. Esencialmente, toda red neuronal con más de tres capas, es decir, incluida la capa de entrada y la capa de salida, puede considerarse un modelo de aprendizaje profundo.

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Tabla de diferencias entre una red neuronal y un sistema de aprendizaje profundo

Ahora que hemos hablado sobre las redes neuronales y los sistemas de aprendizaje profundo, ¡podemos avanzar y ver en qué se diferencian entre sí!

S. No.	DIFERENCIA ENTRE	REDES NEURONALES	SISTEMAS DE APRENDIZAJE PROFUNDO
1.	Definición	Una red neuronal es un modelo de neuronas inspirado en el cerebro humano. Está formado por muchas neuronas que están interconectadas entre sí.	Las redes neuronales de aprendizaje profundo se distinguen de las redes neuronales en función de su profundidad o número de capas ocultas.
2.	Arquitectura	Redes neuronales de avance Redes neuronales recurrentes Redes neuronales conectadas simétricamente	Redes Neuronales Recursivas Redes preentrenadas no supervisadas Redes neuronales convolucionales
3.	Estructura	neuronas Conexión y pesos función de propagación Tasa de aprendizaje	placas base fuente de alimentación RAM Procesadores
4.	Tiempo y Precisión	Generalmente lleva menos tiempo entrenarlos. Tienen menor precisión que los sistemas de aprendizaje profundo	Generalmente se necesita más tiempo para entrenarlos. Tienen mayor precisión que los sistemas de aprendizaje profundo
5.	Actuación	Ofrece un rendimiento bajo en comparación con las redes de aprendizaje profundo.	Ofrece un alto rendimiento en comparación con las redes neuronales.
6.	Interpretación de tareas	Su tarea es mal interpretada por una red neuronal.	La red de aprendizaje profundo percibe su tarea de manera más efectiva.
7.	Aplicaciones	La capacidad de modelar procesos no lineales hace que las redes neuronales sean excelentes herramientas para abordar una variedad de problemas, incluida la clasificación, el reconocimiento de patrones, la predicción y el análisis, la agrupación, la toma de decisiones, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y más.	Los modelos de aprendizaje profundo se pueden usar en una variedad de industrias, incluido el reconocimiento de patrones, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, los juegos de computadora, los autos sin conductor, el filtrado de redes sociales y más.
8.	Crítica	La crítica de redes neuronales se centró en problemas de entrenamiento, problemas teóricos, problemas de hardware, contraejemplos del mundo real a las críticas y técnicas híbridas.	Críticas de deep learning centradas en teoría, errores, ciberamenazas, etc.

Arquitectura

Arquitecturas de redes neuronales en detalle:

• Redes neuronales feedforward : este es el tipo más común de arquitectura de red neuronal, siendo la primera capa la capa de entrada y la última capa la capa de salida. Todas las capas intermedias son capas ocultas.
• Red neuronal recurrente : esta arquitectura de red es una serie de ANN en las que las conexiones entre Nodes forman un gráfico dirigido a lo largo de una secuencia temporal. Por lo tanto, este tipo de red exhibe un comportamiento dinámico en el tiempo.
• Redes neuronales conectadas simétricamente : son similares a las redes neuronales recurrentes, con la única diferencia de que las conexiones entre las unidades son simétricas en las redes neuronales conectadas simétricamente (es decir, el mismo peso en ambas direcciones).

Arquitecturas de modelos de aprendizaje profundo en detalle:

• Red preentrenada no supervisada : como su nombre lo indica, esta arquitectura está preentrenada en función de experiencias pasadas y no requiere capacitación formal. Estos incluyen codificadores automáticos y redes Deep Belief 
• Red neuronal convolucional : este es un algoritmo de aprendizaje profundo que puede tomar una imagen de entrada, asignar significado a varios objetos en la imagen (pesos y sesgos aprendibles) y distinguir entre estos objetos.
• Red neuronal recursiva : se crea aplicando recursivamente el mismo conjunto de pesos a una entrada estructurada y pasando una estructura topológica para generar una predicción estructurada sobre una predicción escalar en una estructura de entrada de tamaño variable.

Estructura

Estructuras de redes neuronales en detalle: 

Una red neuronal tiene los siguientes componentes

• Neuronas : una neurona es una función matemática que intenta imitar el comportamiento de una neurona biológica. Calcula el promedio ponderado de los datos proporcionados y luego envía los datos a través de una función no lineal, llamada función logística.
• Conexiones y pesos : las conexiones vinculan una neurona en una capa con otra neurona en la misma capa o en otra capa, como su nombre lo indica. Se asigna un valor de peso a cada conexión. La fuerza de la relación entre las unidades está representada por un peso. El objetivo es bajar el número de peso para disminuir las posibilidades de perder peso (error).
• Propagación : en una red neuronal, hay dos funciones de propagación: la propagación hacia adelante, que produce el «valor predicho», y la propagación hacia atrás, que entrega el «valor de error».
• Tasa de aprendizaje : el descenso de gradiente se utiliza para entrenar redes neuronales. En cada iteración, la derivada de la función de pérdida se calcula en referencia a cada valor de peso utilizando la propagación hacia atrás y luego se resta de ese peso. La tasa de aprendizaje determina qué tan rápido o lento se actualizan los valores de peso del modelo.

Estructuras del modelo de aprendizaje profundo en detalle:

Un modelo de aprendizaje profundo tiene los siguientes componentes

• Placa base: los chips de placa base del modelo de aprendizaje profundo generalmente se basan en carriles PCI-e.
• Procesadores : los requisitos de GPU para los modelos de aprendizaje profundo deben decidirse en función del número de núcleos y el costo del procesador.
• Memoria de acceso aleatorio (RAM) : los modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de potencia computacional y almacenamiento. Para esto, necesitan RAM más grandes.
• Unidad de fuente de alimentación (PSU) : a medida que aumentan las necesidades de memoria, se vuelve cada vez más importante tener una gran unidad de fuente de alimentación capaz de manejar funciones de aprendizaje profundo enormes y complicadas.

Conclusión

Debido a que el aprendizaje profundo y las redes neuronales están tan estrechamente relacionados, es difícil diferenciarlos en la superficie. Sin embargo, probablemente te hayas dado cuenta de que Deep Learning y Neural Networks no son exactamente lo mismo.

El aprendizaje profundo está asociado con la transformación y extracción de características que intentan establecer una relación entre los estímulos y las respuestas neuronales asociadas presentes en el cerebro, mientras que las redes neuronales usan neuronas para transmitir datos en forma de entrada para obtener salida con la ayuda de varios. conexiones