Dengan kemajuan teknologi, kami telah menemukan cara dan metode baru yang membantu kami dalam memecahkan masalah kami. Meskipun teknologi dan perkembangan yang melibatkan teknologi telah membantu membuat hidup kita lebih mudah, dengan diperkenalkannya istilah-istilah yang lebih baru, kebingungan dalam memahami arti harfiahnya dan membedakannya telah menjadi tugas yang menantang bagi kita. Skenario yang sama dengan istilah: Deep learning dan Neural network. Mereka sering disalahartikan dan digunakan secara salah.
Pembelajaran Mendalam vs Jaringan Syaraf
Perbedaan antara pembelajaran mendalam dan jaringan saraf adalah bahwa pembelajaran mendalam didefinisikan sebagai jaringan saraf dalam yang terdiri dari banyak lapisan yang berbeda, dan setiap lapisan terdiri dari banyak node yang berbeda. Jaringan saraf membantu Anda dalam melakukan tugas Anda dengan akurasi yang lebih rendah, sementara dalam pembelajaran mendalam, karena adanya beberapa lapisan, tugas Anda diselesaikan dengan efektif. Jaringan saraf memerlukan lebih sedikit waktu untuk melatih jaringan karena tidak terlalu rumit, sementara Anda mungkin memerlukan banyak waktu untuk melatih jaringan pembelajaran mendalam Anda.
Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memberi sistem kemampuan untuk berfungsi seperti otak manusia dan meniru pola yang dilakukan otak kita untuk membuat keputusan. Sebuah sistem pembelajaran yang mendalam belajar dari mengamati berbagai jenis dan pola data dan menarik kesimpulan berdasarkan mereka. Pembelajaran mendalam adalah jaringan saraf dalam yang terdiri dari banyak lapisan yang berbeda, dan setiap lapisan terdiri dari banyak simpul yang berbeda.
Jaringan saraf didasarkan pada algoritma yang ada di otak kita dan membantu dalam fungsinya. Jaringan saraf menginterpretasikan pola Numerik yang mungkin ada dalam bentuk Vektor. Vektor ini diterjemahkan dengan bantuan jaringan saraf. Pekerjaan utama yang dilakukan jaringan saraf adalah klasifikasi dan pengelompokan data berdasarkan kesamaan. Keuntungan paling penting tentang jaringan saraf adalah dapat dengan mudah menyesuaikan diri dengan pola keluaran yang berubah, dan Anda tidak perlu memodifikasinya setiap kali berdasarkan masukan yang Anda berikan.
Tabel Perbandingan Antara Deep learning dan Neural Network
| Parameter Perbandingan | Pembelajaran Mendalam | Jaringan syaraf |
| Definisi | Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memberi sistem kemampuan untuk berfungsi seperti otak manusia dan meniru pola yang dilakukan otak kita untuk membuat keputusan. | Jaringan saraf didasarkan pada algoritma yang ada di otak kita dan membantu dalam fungsinya. Jaringan saraf menginterpretasikan pola Numerik yang mungkin ada dalam bentuk Vektor |
| Ilmu bangunan | 1. Jaringan Saraf Konvolusi2. Jaringan Saraf Berulang3. Jaringan Pra Terlatih Tanpa Pengawasan4. Jaringan Saraf Rekursif | 1. Jaringan Saraf Berulang2. Neural Network yang terhubung secara simetris3. Jaringan Feed-Forward Satu Lapisan |
| Kekuatan Interpretasi | Jaringan pembelajaran mendalam menafsirkan tugas Anda dengan kemanjuran yang lebih tinggi. | Jaringan saraf menafsirkan tugas Anda dengan kemanjuran yang buruk. |
| Komponen yang Terlibat | PSU Besar, GPU, RAM Besar | Neuron, kecepatan pembelajaran, Koneksi, Fungsi propagasi, bobot |
| Waktu yang Diambil | Mungkin perlu banyak waktu untuk melatih jaringan. | Karena kurang kompleks, waktu yang dibutuhkan untuk melatih jaringan sangat sedikit. |
| Pertunjukan | Performa Tinggi | Performa rendah |
Apa itu Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memberi sistem kemampuan untuk berfungsi seperti otak manusia dan meniru pola yang dilakukan otak kita untuk membuat keputusan. Sebuah sistem pembelajaran yang mendalam belajar dari mengamati berbagai jenis dan pola data dan menarik kesimpulan berdasarkan mereka. Pembelajaran mendalam adalah jaringan saraf dalam yang terdiri dari banyak lapisan yang berbeda, dan setiap lapisan terdiri dari banyak simpul yang berbeda.
Berbagai komponen sistem pembelajaran mendalam adalah PSU besar, GPU, dan RAM besar. Karena pembangunan jaringan ini agak rumit, dibutuhkan banyak waktu dan usaha untuk melatih jaringan. Arsitektur yang menjadi dasar Deep learning adalah Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, Unsupervised Pre Trained Networks, dan Recursive Neural Network.
Apa itu Neural Network?
Jaringan saraf, seperti namanya, didasarkan pada fungsi neuron yang ada dalam tubuh manusia. Sistem ini bekerja mirip dengan rantai neuron yang menerima informasi dan memprosesnya pada manusia. Jaringan saraf didasarkan pada algoritma yang ada di otak kita (neuron) dan membantu dalam fungsinya.
Jaringan saraf menginterpretasikan pola Numerik yang mungkin ada dalam bentuk Vektor. Vektor ini diterjemahkan dengan bantuan jaringan saraf. Pekerjaan utama yang dilakukan jaringan saraf adalah klasifikasi dan pengelompokan data berdasarkan kesamaan. Keuntungan paling penting tentang jaringan saraf adalah dapat dengan mudah menyesuaikan diri dengan pola keluaran yang berubah, dan Anda tidak perlu memodifikasinya setiap kali berdasarkan masukan yang Anda berikan.
Perbedaan Utama Antara Deep Learning dan Neural Network
Kesimpulan
Ada banyak kesamaan antara pembelajaran mendalam dan jaringan saraf, dan karenanya menjadi tugas yang sulit untuk membedakan keduanya pada waktu-waktu tertentu. Di satu sisi, jaringan saraf menyelesaikan tugasnya dengan bantuan neuron. Pembelajaran mendalam didasarkan pada mengamati sekumpulan data yang diberikan dan menarik kesimpulan berdasarkan hal yang sama. Pembangunan arsitektural dan fungsi sistem ini sangat bervariasi dan merupakan poin utama yang membedakan keduanya.
