التعلم العميق مقابل التعلم التعزيزي

التعلم العميق والتعلم التعزيزي هما من فرعي الذكاء الاصطناعي الأكثر شعبية. سوق الذكاء الاصطناعي كان حوالي 120 مليار دولار في عام 2022 ويتزايد بنسبة نمو سنوية مركبة تزيد عن 38٪. مع تطور الذكاء الاصطناعي ، تم استخدام هذه النهجين (RL و DL) لحل العديد من المشكلات ، بما في ذلك التعرف على الصور والترجمة الآلية وصنع القرار لأنظمة معقدة. سنستكشف كيفية عملها جنبًا إلى جنب مع تطبيقاتها وقيودها واختلافاتها بطريقة سهلة الفهم.

ما هو التعلم العميق (DL)؟

التعلم العميق هو فرع من التعلم الآلي الذي نستخدم فيه الشبكات العصبية لتحديد الأنماط في البيانات المعطاة لنمذجة تنبؤية على البيانات غير المرئية. يمكن أن تكون البيانات جداولية أو نصية أو صورة أو كلام.

تم появить التعلم العميق في الخمسينات عندما كتب فرانك روزنبلات ورقة بحثية حول البيرسيبترون في عام 1958. كان البيرسيبترون أول بنية شبكة عصبية يمكن تدريبها على أداء مهام التعلم الإشرافي الخطي. مع مرور الوقت ، أبحاث في المجال ، وتوافر كمية هائلة من البيانات ، والموارد الحاسوبية الواسعة ، كل ذلك ساهم في تعزيز مجال التعلم العميق.

كيف يعمل التعلم العميق؟

الشبكة العصبية هي الحجر الأساس للتعلم العميق. الشبكة العصبية مستوحاة من الدماغ البشري ؛ تحتوي على عقد (خلايا عصبية) تنقل المعلومات. الشبكة العصبية لها ثلاث طبقات :

• طبقة الإدخال
• طبقة الخفاء
• طبقة الإخراج.

تستقبل طبقة الإدخال البيانات المقدمة من قبل المستخدم وت传ها إلى طبقة الخفاء. تقوم طبقة الخفاء بتحويل غير خطي للبيانات ، وطبقة الإخراج تعرض النتائج. يتم حساب الخطأ بين التنبؤ في طبقة الإخراج والقيمة الفعلية باستخدام دالة فقدان. يستمر العملية بشكل تكراري حتى تقلل الفقدان إلى الحد الأدنى.

الشبكة العصبية

أنواع هندسات التعلم العميق

هناك أنواع مختلفة من هندسات الشبكات العصبية ، مثل :

• الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)
• الشبكات العصبية التجميعية (CNN)
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
• الشبكات العصبية التوليدية المتعادية (GAN) ، وغيرها.

استخدام هندسة الشبكة العصبية يعتمد على نوع المشكلة قيد النظر.

تطبيقات التعلم العميق

التعلم العميق يجد تطبيقاته في العديد من الصناعات.

• في مجال الرعاية الصحية ، يمكن استخدام أساليب الرؤية الحاسوبية التي تستخدم الشبكات العصبية التجميعية لتحليل الصور الطبية ، على سبيل المثال ، المسح الطبقي المحوري والتصوير بالرنين المغناطيسي.
• في قطاع المالية ، يمكنه التنبؤ بأسعار الأسهم واكتشاف الأنشطة الاحتيالية.
• أساليب التعلم العميق في معالجة اللغة الطبيعية تستخدم للترجمة الآلية وتحليل المشاعر ، وغيرها.

قيود التعلم العميق

على الرغم من أن التعلم العميق حقق نتائج على مستوى الدولة في العديد من الصناعات ، إلا أنه له قيود ، وهي كما يلي :

• بيانات ضخمة : التعلم العميق يتطلب كمية هائلة من البيانات المُ 标ة للتدريب. نقص البيانات المُ علّمة سيؤدي إلى نتائج رديئة.
• استهلاك الوقت : يمكن أن يستغرق ساعات وأحيانًا أيامًا للتدريب على مجموعة البيانات. التعلم العميق يتضمن الكثير من التجارب للوصول إلى المعيار المطلوب أو تحقيق نتائج ملموسة ، ويمكن أن يبطئ نقص التكرار السريع العملية.
• الموارد الحاسوبية : التعلم العميق يتطلب موارد حاسوبية مثل وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات معالجة التنسور (TPU) للتدريب. نماذج التعلم العميق تشغل مساحة كبيرة بعد التدريب ، مما يمكن أن يكون مشكلة أثناء النشر.

ما هو التعلم التعزيزي (RL)؟

التعلم التعزيزي ، من ناحية أخرى ، هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يقوم فيه العامل بفعل على بيئته. “التعلم” يحدث من خلال مكافأة العامل عندما يخضع للسلوك المرغوب فيه وتنبيهه إذا لم يفعل.

تاريخيًا ، حصل التعلم التعزيزي على الاهتمام في الخمسينات والستينات لأن خوارزميات اتخاذ القرار تم تطويرها لأنظمة معقدة. لذلك ، أدت الأبحاث في المجال إلى خوارزميات جديدة مثل Q-Learning و SARSA و actor-critic ، والتي عززت من الواقعية في المجال.

تطبيقات التعلم التعزيزي

التعلم التعزيزي له تطبيقات ملحوظة في جميع الصناعات الرئيسية.

• الروبوتات هي واحدة من التطبيقات الأكثر احتفالاً في التعلم التعزيزي. باستخدام أساليب التعلم التعزيزي ، نسمح للروبوتات بالتعلم من البيئة وأداء المهمة المطلوبة.
• يستخدم التعلم التعزيزي لتطوير محركات الألعاب مثل الشطرنج وغو. تم تطوير AlphaGo (محرك غو) و AlphaZero (محرك شطرنج) باستخدام التعلم التعزيزي.
• في المالية ، يمكن أن يساعد التعلم التعزيزي في إجراء صفقة رابحة.

قيود التعلم التعزيزي

• بيانات ضخمة : التعلم التعزيزي يتطلب كمية كبيرة من البيانات والخبرة لتعلم سياسة مثالية.
• استغلال المكافأة : من المهم الحفاظ على توازن بين استكشاف الحالة وتشكيل السياسة المثالية واستغلال المعرفة المكتسبة لزيادة المكافأة. لن يصل العامل إلى أفضل نتيجة إذا كان الاستكشاف رديئًا.
• السلامة : التعلم التعزيزي يثير مخاوف تتعلق بالسلامة إذا لم يتم تصميم نظام المكافأة وتقييده بشكل مناسب.

الفرق الرئيسي

باختصار ، الفرق الرئيسي بين التعلم التعزيزي والتعلم العميق هو كما يلي :

التعلم التعزيزي العميق – الجمع

ظهر التعلم التعزيزي العميق كتقنية جديدة تجمع بين أساليب التعلم التعزيزي والتعلم العميق. محرك الشطرنج الأخير ، مثل AlphaZero ، هو مثال على التعلم التعزيزي العميق. في AlphaZero ، تستخدم الشبكات العصبية العميقة الدوال الرياضية للعامل لتعلم لعب الشطرنج ضده.

كل عام ، يتطور الأعضاء الكبار في السوق أبحاثًا جديدة ومنتجات في السوق. من المتوقع أن ي驚نا التعلم العميق والتعلم التعزيزي بأساليب ومنتجات حديثة.

هل تريد المزيد من المحتوى المتعلق بالذكاء الاصطناعي؟ زور unite.ai.