Differenza tra deep learning e rete neurale

Con l’avanzare dell’era digitale, sta rapidamente diventando evidente che le tecnologie del futuro come l’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico hanno cambiato radicalmente il modo in cui viviamo le nostre vite. Non sono più le tecnologie del prossimo futuro; infatti, ora stiamo sperimentando e assistendo all’intelligenza artificiale su base giornaliera, dagli assistenti digitali intelligenti ai consigli sui motori di ricerca intelligenti. La funzione più importante dell’IA è probabilmente l’apprendimento profondo. Sebbene il termine sia stato associato per la prima volta alle reti neurali nel 2000 da Igor Aizenberg, è diventato popolare solo negli ultimi anni. Il deep learning è uno degli argomenti tecnologici più scottanti in questi giorni con aziende e start-up che si affrettano a prendere un pezzo della torta. Il deep learning è come un carburante per questa era digitale, ma senza reti neurali non esiste deep learning.

Deep learning

Con il rinvigorimento delle reti neurali negli anni 2000, il deep learning è diventato un’area di ricerca attiva, aprendo la strada al moderno machine learning. In precedenza, questo algoritmo era chiamato rete neurale artificiale (ANN). Tuttavia, l’apprendimento profondo è un concetto molto più ampio delle reti neurali artificiali e comprende diverse aree di connessione. Il deep learning è un approccio all’IA e una tecnica che consente ai sistemi informatici di migliorare con l’esperienza e i dati. È un particolare tipo di metodo di apprendimento automatico basato su reti neurali artificiali che consente ai computer di fare ciò che è naturale per gli esseri umani. Si basa sull’idea di imparare dall’esempio. L’apprendimento può essere supervisionato e non supervisionato. L’idea è di costruire modelli che assomiglino alle strutture utilizzate dal cervello umano. Questi algoritmi superano altri tipi di algoritmi di apprendimento automatico.

Rete neurale

Le reti neurali (in inglese Neural Network) , chiamate anche reti neurali artificiali (ANN), sono la base della tecnologia di apprendimento profondo basata sull’idea di come funziona il sistema nervoso. Tutto ciò che fanno gli esseri umani, ogni singolo ricordo che hanno e ogni azione che intraprendono è controllato dal sistema nervoso e al centro del sistema nervoso ci sono i neuroni. Fondamentalmente, il neurone è ottimizzato per ricevere informazioni da altri neuroni, elaborare queste informazioni e inviare i risultati ad altre cellule in modo molto simile all’analogo del computer, il perceptron. Un perceptron prende input, li riassume tutti e li passa attraverso una funzione di attivazione, che poi determina se inviare output e a quale livello. I percettori sono ispirati dai neuroni del cervello umano e sono organizzati in strati costituiti da nodi interconnessi.

Differenza tra deep learning e rete neurale

La rete neurale, chiamata anche rete neurale artificiale, è un modello di elaborazione delle informazioni che stimola il meccanismo di apprendimento degli organismi biologici. Si ispira all’idea di come funziona il sistema nervoso. Il sistema nervoso contiene cellule che vengono chiamate neuroni. Allo stesso modo, le reti neurali sono costituite da nodi che imitano la funzione biologica dei neuroni. L’apprendimento profondo, d’altra parte, è un concetto molto più ampio delle reti neurali artificiali e comprende diverse aree di macchine connesse. Il deep learning è un approccio all’IA e una tecnica che consente ai sistemi informatici di migliorare con l’esperienza e i dati.

In poche parole, il deep learning è come un “carburante” per questa era digitale che è diventata un’area di ricerca attiva, aprendo la strada al moderno machine learning, ma senza reti neurali non c’è deep learning. Tuttavia, l’apprendimento profondo è un concetto molto più ampio rispetto alle reti neurali artificiali e include diverse aree di macchine connesse. Le reti neurali sono la base di base dell’intelligenza artificiale che aiuta a implementare il deep learning. Le reti neurali, chiamate anche reti neurali artificiali, sono un insieme di algoritmi modellati sul cervello umano e sul sistema nervoso. La rete neurale più semplice è indicata come perceptron, che si ispira ai neuroni nel cervello umano.

Applicazioni

Le reti neurali consentono la modellazione di processi non lineari, quindi sono ottimi strumenti per risolvere diversi problemi diversi come classificazione, riconoscimento di pattern, clustering, previsione e analisi, controllo e ottimizzazione, traduzione automatica, processo decisionale, apprendimento automatico, apprendimento profondo e di più. I modelli di deep learning possono essere applicati a vari campi tra cui riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, veicoli a guida autonoma, diagnosi assistita da computer, assistente vocale, creazione di suoni, robotica, giochi per computer, riconoscimento di immagini, rilevamento delle malattie, filtro dei social network, pattern di riconoscimento, biomedicina e altro ancora.