التعلم العميق مقابل التعلم التعزيزي

التعلم العميق والتعلم التعزيزي هما من أكثر فرعي الذكاء الاصطناعي 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 هذين النهجين (RL و DL) لحل العديد من المشاكل ، بما في ذلك التعرف على الصور ، والترجمة الآلية ، وصنع القرار لأنظمة معقدة. سنستكشف كيفية عملها جنباً 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 لبناء نماذج تنبؤية لبيانات لم يسبق للنموذج رؤيتها. يمكن أن تكون البيانات جداولية أو نصية أو صورة أو كلام.

تم ظهور التعلم العميق في الخمسينيات عندما كتب فرانك روزنبلات ورقة بحثية عن البيرسيبترون في عام 1958. كان البيرسيبترون أول بنية للشبكة العصبية يمكن تدريبه على أداء مهام التعلم الإشرافي الخطي. مع مرور الوقت ، أبحاث في المجال ، وتوافر كمية هائلة من البيانات ، والموارد الحاسوبية الواسعة ، أدت إلى دفع مجال التعلم العميق إلى الأمام.

كيف يعمل التعلم العميق؟

الشبكة العصبية هي الحجر الأساس للتعلم العميق. يلهم الشبكة العصبية دماغ الإنسان ؛ تحتوي على عقد (خلايا عصبية) تنقل المعلومات. تحتوي الشبكة العصبية على ثلاث طبقات:

• طبقة الإدخال
• الطبقة المخفية
• طبقة الإخراج.

تستقبل طبقة الإدخال البيانات التي قدمها المستخدم وتنقلها إلى الطبقة المخفية. تقوم الطبقة المخفية بتحويل غير خطي على البيانات ، وطبقة الإخراج تعرض النتائج. يتم حساب الخطأ بين التنبؤ في طبقة الإخراج والقيمة الفعلية باستخدام دالة خسارة. يستمر العملية بشكل متكرر حتى تقلل الخسارة إلى الحد الأدنى.

شبكة عصبية

أنواع هندسة التعلم العميق

هناك أنواع مختلفة من هياكل الشبكات العصبية ، مثل:

• الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)
• الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)
• الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
• الشبكات العصبية التوليدية المعارضة (GAN) ، إلخ.

يعتمد استخدام هيكل الشبكة العصبية على نوع المشكلة التي يتم النظر فيها.

تطبيقات التعلم العميق

يجد التعلم العميق تطبيقاته في العديد من الصناعات.

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

قيود التعلم العميق

على الرغم من أن التعلم العميق حقق نتائج تضاهي أحدث ما توصل إليه المجال في العديد من الصناعات ، إلا أنه يوجد لديه قيود ، وهي كالتالي:

• بيانات ضخمة: يتطلب التعلم العميق كمية هائلة من البيانات الموسومة للتدريب. سيؤدي نقص البيانات الموسومة إلى نتائج دون المستوى المطلوب.
• استهلاك الوقت: يمكن أن يستغرق التدريب ساعات وأحيانا أياما. يتضمن التعلم العميق الكثير من التجارب للوصول إلى المعيار المطلوب أو تحقيق نتائج ملموسة ، ويمكن أن يبطئ نقص التكرار السريع العملية.
• الموارد الحاسوبية: يتطلب التعلم العميق موارد حاسوبية مثل وحدات معالجة الرسومات ووحدات معالجة الموترات للتدريب. تشغل نماذج التعلم العميق 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 الوكيل بفعل على بيئته. “التعلم” يحدث من خلال مكافأة الوكيل عندما يقوم بسلوك مرغوب فيه ويعاقبه إذا لم يفعل ذلك. مع الخبرة ، يتعلم الوكيل السياسة المثلى لتعظيم المكافأة.

تاريخيا ، حصل التعلم التعزيزي على الاهتمام في الخمسينيات والستينيات لأن خوارزميات اتخاذ القرار تم تطويرها لأنظمة معقدة. أدت الأبحاث في المجال إلى خوارزميات جديدة مثل Q-Learning و SARSA و actor-critic ، والتي وسّعت التطبيقات العملية لهذا المجال.

تطبيقات التعلم التعزيزي

للتعلم التعزيزي تطبيقات ملحوظة في جميع الصناعات الرئيسية.

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

قيود التعلم التعزيزي

• بيانات ضخمة: يتطلب التعلم التعزيزي كمية هائلة 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 الوكيل إلى أفضل نتيجة إذا كان الاستكشاف دون المستوى المطلوب.
• السلامة: يثير التعلم التعزيزي مخاوف تتعلق بالسلامة إذا لم يتم تصميم نظام المكافأة وتحديده بشكل صحيح.

الاختلافات الملحوظة

باختصار ، الاختلافات الملحوظة بين التعلم التعزيزي والتعلم العميق هي كما يلي:

التعلم التعزيزي العميق – الجمع

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

يطوّر اللاعبون الكبار في السوق أبحاثًا ومنتجات جديدة كل عام. ومن المتوقع أن يواصل التعلم العميق والتعلم التعزيزي إبهارنا بأساليب ومنتجات متطورة.

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