Hluboké učení proti Učení s posilováním

Hluboké učení a učení s posilováním jsou dva nejpopulárnější podmnožiny umělé inteligence. Trh s umělou inteligencí dosáhl hodnoty kolem 120 miliard dolarů v roce 2022 a roste rychlostí, která přesahuje 38 %. Jak se umělá inteligence vyvíjela, tyto dva přístupy (RL a DL) byly použity k řešení mnoha problémů, včetně rozpoznávání obrazů, strojového překladu a rozhodování pro komplexní systémy. Prozkoumáme, jak fungují, spolu s jejich aplikacemi, omezeními a rozdíly způsobem, který je snadno pochopitelný.

Co je Hluboké učení (DL)?

Hluboké učení je podmnožina strojového učení, ve které používáme neuronové sítě k rozpoznávání vzorců v daných datech pro prediktivní modelování na neviditelných datech. Data mohou být tabulková, textová, obrazová nebo mluvená.

Hluboké učení se objevilo v 50. letech, kdy Frank Rosenblatt napsal výzkumnou práci o Perceptronu v roce 1958. Perceptron byl první architektura neuronové sítě, která mohla být vyškolena pro lineární dohledané úkoly. V průběhu času, výzkum v oblasti, dostupnost obrovského množství dat a rozsáhlé výpočetní zdroje dále rozvinuly oblast hlubokého učení.

Jak funguje Hluboké učení?

Neuronová síť je stavebním kamenem hlubokého učení. Lidský mozek inspiruje neuronovou síť; obsahuje uzly (neurony), které přenášejí informace. Neuronová síť má tři vrstvy:

• Vstupní vrstva
• Skrytá vrstva
• Výstupní vrstva.

Vstupní vrstva přijímá data zadaná uživatelem a předává je do skryté vrstvy. Skrytá vrstva provádí ne-lineární transformaci dat a výstupní vrstva zobrazuje výsledky. Chyba mezi predikcí na výstupní vrstvě a skutečnou hodnotou je vypočtena pomocí funkce ztráty. Proces pokračuje iterativně, dokud není ztráta minimalizována.

Neuronová síť

Typy architektur Hlubokého učení

Existují různé typy architektur neuronových sítí, jako jsou:

• Umělé neuronové sítě (ANN)
• Konvoluční neuronové sítě (CNN)
• Rekurzivní neuronové sítě (RNN)
• Generativní antagonistické sítě (GAN) atd.

Použití architektury neuronové sítě závisí na typu problému, který je řešen.

Aplikace Hlubokého učení

Hluboké učení nachází své aplikace v mnoha odvětvích.

• V zdravotnictví, metody založené na počítačovém vidění, které využívají konvoluční neuronové sítě, lze použít pro analýzu medicínských obrazů, např. CT a MRI skenů.
• V finančním sektoru, může předpovídat ceny akcií a detekovat podvodné aktivity.
• Metody Hlubokého učení v zpracování přirozeného jazyka se používají pro strojový překlad, sentimentální analýzu atd.

Omezení Hlubokého učení

Ačkoli hluboké učení dosáhlo stavu umění ve mnoha odvětvích, má svá omezení, která jsou následující:

• Velká data: Hluboké učení vyžaduje obrovské množství označených dat pro školení. Nedostatek označených dat poskytne podprůměrné výsledky.
• Časově náročné: Může trvat hodiny a někdy dny, než se dokončí školení na datovém souboru. Hluboké učení zahrnuje mnoho experimentů, aby se dosáhlo požadovaného standardu nebo dosáhlo hmatatelných výsledků, a nedostatek rychlé iterace může zpomalit proces.
• Výpočetní zdroje: Hluboké učení vyžaduje výpočetní zdroje, jako jsou GPU a TPU, pro školení. Modely hlubokého učení zabírají大量 prostoru po školení, což může být problémem během nasazení.

Co je Učení s posilováním (RL)?

Učení s posilováním, na druhé straně, je podmnožina umělé inteligence, ve které agent vykonává akci na svém prostředí. “Učení” se děje odměnou agenta, když vykonává požadované chování, a trestáním, když ne. S zkušenostmi se agent učí optimální politiku, aby maximalizoval odměnu.

Historicky, učení s posilováním získalo pozornost v 50. a 60. letech, protože byly vyvinuty algoritmy pro rozhodování v komplexních systémech. Proto výzkum v oblasti vedl k novým algoritmům, jako je Q-učení, SARSA a actor-critic, které dále rozvinuly praktičnost oblasti.

Aplikace Učení s posilováním

Učení s posilováním má významné aplikace ve všech hlavních odvětvích.

• Robotika je jednou z nejvíce oslavovaných aplikací učení s posilováním. Používáním metod učení s posilováním, umožňujeme robotům učit se z prostředí a vykonávat požadovanou úlohu.
• Učení s posilováním se používá pro vývoj herních engineů, jako je Šachy a Go. AlphaGo (herní engine pro Go) a AlphaZero (herní engine pro Šachy) byly vyvinuty pomocí učení s posilováním.
• V finančním sektoru, učení s posilováním může pomoci při vytváření ziskového obchodu.

Omezení Učení s posilováním

• Velká data: Učení s posilováním vyžaduje velké množství dat a zkušeností, aby se naučilo optimální politiku.
• Odměna: Je důležité udržet rovnováhu mezi prozkoumáním stavu, tvorbou optimální politiky a využíváním získaných znalostí, aby se zvýšila odměna. Agent nedosáhne nejlepšího výsledku, pokud prozkoumání je nedostatečné.
• Bezpečnost: Učení s posilováním vyvolává bezpečnostní obavy, pokud není odměnový systém navržen a vhodně omezen.

Zřetelné rozdíly

Stručně řečeno, zřetelné rozdíly mezi Učením s posilováním a Hlubokým učením jsou následující:

Hluboké učení s posilováním – Kombinace

Hluboké učení s posilováním se objevilo jako nová technika, která kombinuje učení s posilováním a hluboké učení. Nejnovější šachový engine, jako je AlphaZero, je příkladem Hlubokého učení s posilováním. V AlphaZero, hluboké neuronové sítě používají matematické funkce, aby se agent naučil hrát šachy proti sobě.

Každý rok, velké hráče na trhu vyvíjí nové výzkumy a produkty na trhu. Hluboké učení a učení s posilováním by měly ohromit nás pokrokovými metodami a produkty.

Chcete více obsahu souvisejícího s umělou inteligencí? Navštivte unite.ai.