Qual é a diferença entre aprendizado profundo e redes neurais?

O aprendizado profundo é um campo da inteligência artificial (IA) que ensina computadores a processar dados de uma forma inspirada pelo cérebro humano. Os modelos de aprendizado profundo conseguem reconhecer padrões de dados, como imagens, textos e sons complexos, para produzir insights e previsões precisas. Uma rede neural é a tecnologia subjacente ao aprendizado profundo. Ela consiste em nós ou neurônios interconectados em uma estrutura em camadas. Os nós processam dados em um sistema coordenado e adaptável. Eles trocam feedback sobre a produção gerada, aprendem com os erros e melhoram continuamente. Assim, as redes neurais artificiais são o núcleo de um sistema de aprendizado profundo.

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Principais diferenças: aprendizado profundo versus redes neurais

Os termos aprendizado profundo e redes neurais são usados de forma intercambiável porque todos os sistemas de aprendizado profundo são feitos de redes neurais. No entanto, os detalhes técnicos variam. Existem vários tipos diferentes de tecnologias de redes neurais, e nem todos podem ser usados em sistemas de aprendizado profundo.

Para essa comparação, o termo rede neural refere-se a uma rede neural de alimentação direta. As redes neurais feedforward processam dados em uma direção, do nó de entrada para o nó de saída. Essas redes também são chamadas de redes neurais simples.

A seguir, estão algumas diferenças importantes entre redes neurais de alimentação direta e sistemas de aprendizado profundo.

Arquitetura

Em uma rede neural simples, cada nó em uma camada está conectado a cada nó na próxima camada. Há apenas uma camada oculta.

Em contraste, os sistemas de aprendizado profundo têm várias camadas ocultas que os tornam profundos.

Existem dois tipos principais de sistemas de aprendizado profundo com arquiteturas diferentes: redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs).

Arquitetura de CNNs

As CNNs têm três grupos de camadas:

  • As camadas convolucionais extraem informações dos dados inseridos usando filtros pré-configurados.
  • As camadas de agrupamento reduzem a dimensionalidade dos dados, dividindo-os em diferentes partes ou regiões.
  • Camadas totalmente conectadas criam caminhos neurais adicionais entre as camadas. Isso permite que a rede aprenda relações complexas entre atributos e faça previsões de alto nível.

Você pode usar a arquitetura CNN ao processar imagens e vídeos, pois ela é capaz de lidar com entradas variadas em dimensão e tamanho. 

Arquitetura de RNNs

A arquitetura de uma RNN pode ser visualizada como uma série de unidades recorrentes.

Cada unidade é conectada à unidade anterior, formando um ciclo direcionado. Em cada etapa de tempo, a unidade recorrente pega a entrada atual e a combina com o estado oculto anterior. A unidade produz uma saída e atualiza o estado oculto para a próxima etapa de tempo. Esse processo é repetido para cada entrada na sequência, o que permite que a rede capture dependências e padrões ao longo do tempo.

As RNNs se destacam em funções de linguagem natural, como modelagem de linguagem, reconhecimento de fala e análise de sentimentos.

Complexidade

Cada rede neural tem parâmetros, incluindo pesos e vieses associados a cada conexão entre os neurônios. O número de parâmetros em uma rede neural simples é relativamente baixo em comparação com sistemas de aprendizado profundo. Portanto, redes neurais simples são menos complexas e computacionalmente menos exigentes.

Em contraste, algoritmos de aprendizado profundo são mais complicados do que redes neurais simples, pois envolvem mais camadas de nós. Por exemplo, eles podem esquecer ou reter informações seletivamente, o que os torna úteis para dependências de dados de longo prazo. Algumas redes de aprendizado profundo também usam codificadores automáticos. Os codificadores automáticos têm uma camada de neurônios decodificadores que detectam anomalias, comprimem dados e ajudam na modelagem generativa. Como resultado, a maioria das redes neurais profundas tem um número significativamente maior de parâmetros e são computacionalmente muito exigentes.

Treinamento

Graças ao menor número de camadas e conexões, você pode treinar uma rede neural simples com mais rapidez. No entanto, sua simplicidade também limita até que ponto você pode ensiná-las. Elas não podem realizar análises complexas.

Os sistemas de aprendizado profundo têm uma capacidade muito maior de aprender padrões e habilidades complexos. Usando várias camadas ocultas diferentes, você pode criar sistemas complexos e treiná-los para que tenham uma boa performance em tarefas complexas. Dito isso, você precisará de mais atributos e conjuntos de dados maiores para conseguir isso.

Performance

As redes neurais de alimentação direta funcionam bem ao resolver problemas básicos, como identificar padrões simples ou classificar informações. No entanto, elas terão dificuldades com tarefas mais complexas.

Por outro lado, algoritmos de aprendizado profundo podem processar e analisar grandes volumes de dados devido a várias camadas ocultas de abstração. Eles podem realizar tarefas complexas, como processamento de linguagem natural (PNL) e reconhecimento de fala.

Aplicações práticas: aprendizado profundo versus redes neurais

Redes neurais simples costumam ser usadas para tarefas de machine learning (ML) devido ao desenvolvimento de baixo custo e às demandas computacionais acessíveis. As organizações podem desenvolver internamente aplicações que usam redes neurais simples. Elas são mais viáveis para projetos menores porque têm requisitos computacionais limitados. Se uma empresa precisa visualizar dados ou reconhecer padrões, as redes neurais oferecem uma maneira econômica de criar essas funções. 

Por outro lado, os sistemas de aprendizado profundo têm uma ampla variedade de usos práticos. Sua capacidade de aprender com dados, extrair padrões e desenvolver atributos permite que eles ofereçam performance de última geração. Por exemplo, você pode usar modelos de aprendizado profundo em processamento de linguagem natural (PNL), direção autônoma e reconhecimento de fala. 

No entanto, você precisa de recursos e fundos extensivos para treinar e desenvolver um sistema de aprendizado profundo. Em vez disso, as organizações preferem usar sistemas de aprendizado profundo pré-treinados como um serviço totalmente gerenciado que eles podem personalizar para suas aplicações.

Resumo das diferenças: sistemas de aprendizado profundo versus redes neurais

 

Sistemas de aprendizado profundo

Redes neurais simples

Arquitetura

Consiste em várias camadas ocultas organizadas para convolução ou recorrência.

Redes neurais consistem em uma camada de entrada, oculta e saída. Eles imitam a estrutura do cérebro humano.

Complexidade

Dependendo da sua função, uma rede de aprendizado profundo é altamente complicada e tem estruturas como memória de longo prazo (LSTM) e codificadores automáticos.

As redes neutras são menos complicadas, pois têm apenas algumas camadas.

Performance

Um algoritmo de aprendizado profundo pode resolver problemas complexos em grandes volumes de dados.

As redes neurais funcionam bem na resolução de problemas simples.

Treinamento

Treinar um algoritmo de aprendizado profundo custa muito dinheiro e exige muitos recursos.

A simplicidade de uma rede neural significa que seu treinamento custa menos.

Como a AWS pode ajudar com seus requisitos de aprendizado profundo?

A Amazon Web Services (AWS) tem várias ofertas de aprendizado profundo que aproveitam o poder da computação em nuvem. Isso ajuda você a escalar suas aplicações de aprendizado profundo a um custo menor e otimizá-las para aumentar a velocidade. Para obter mais informações, acesse aprendizado profundo na AWS.

A seguir estão alguns exemplos de serviços da AWS que você pode usar para gerenciar totalmente aplicações específicas de aprendizado profundo:

  • O Amazon Augmented AI (Amazon A2I) oferece a capacidade de realizar análises de sistemas de ML conduzidas por humanos. Isso ajuda você a garantir a precisão.
  • O Amazon CodeGuru Security rastreia, detecta e corrige vulnerabilidades de segurança de código em todo o ciclo de desenvolvimento.
  • O Amazon Comprehend revela informações valiosas de documentos e simplifica os fluxos de trabalho de processamento de documentos.
  • O Amazon DevOps Guru melhora a disponibilidade das aplicações usando operações de nuvem baseadas em ML.
  • O Amazon Forecast usa ML para prever as operações de vendas e as necessidades de estoque de milhões de itens.
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