Qual é a diferença entre aprendizado profundo e 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.

	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.