Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning og Reinforcement Learning er to af de mest populære undergrupper af kunstig intelligens. AI'en marked var omkring 120 milliarder dollars i 2022 og stiger med en forbløffende CAGR over 38 %. Efterhånden som kunstig intelligens udviklede sig, er disse to tilgange (RL og DL) blevet brugt til at løse mange problemer, herunder billedgenkendelse, maskinoversættelse og beslutningstagning for komplekse systemer. Vi vil undersøge, hvordan de fungerer sammen med deres applikationer, begrænsninger og forskelle på en letforståelig måde.

Hvad er Deep Learning (DL)?

Deep Learning er delmængden af ​​maskinlæring, hvor vi bruger neurale netværk til at genkende mønstre i de givne data til forudsigende modellering på de usete data. Dataene kan være tabelform, tekst, billede eller tale.

Deep Learning opstod i 1950'erne, da Frank Rosenblatt skrev et forskningspapir om Perceptron i 1958. Perceptron var den første neurale netværksarkitektur, der kunne trænes til at udføre lineære overvågede læringsopgaver. Over tid har forskning på området, tilgængeligheden af ​​den enorme mængde data og omfattende beregningsressourcer brølet længere op i det dybe læringsfelt.

Hvordan fungerer Deep Learning?

Neuralt netværk er byggestenen i dyb læring. Den menneskelige hjerne inspirerer det neurale netværk; Den indeholder noder (neuroner), der transmitterer information. Et neuralt netværk har tre lag:

• Input lag
• Skjult lag
• Output lag.

Inputlaget modtager data givet af brugeren og sender det til det skjulte lag. Det skjulte lag udfører en ikke-lineær transformation af dataene, og outputlaget viser resultaterne. Fejlen mellem forudsigelsen ved outputlaget og den faktiske værdi beregnes ved hjælp af en tabsfunktion. Processen fortsætter iterativt, indtil tabet er minimeret.

Neural Network

Typer af Deep Learning-arkitekturer

Der er forskellige typer af neurale netværksarkitekturer, såsom:

• Kunstige neurale netværk (ANN)
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Tilbagevendende neurale netværk (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN) osv.

Brugen af ​​en neural netværksarkitektur afhænger af den type problem, der overvejes.

Anvendelser af Deep Learning

Deep Learning finder sine anvendelser i mange brancher.

• Inden for sundhedssektoren kan Computer Vision-baserede metoder, der anvender konvolutionelle neurale netværk, bruges til at analysere medicinske billeder, f.eks. CT- og MR-scanninger.
• I finanssektoren kan den forudsige aktiekurser og opdage svigagtige aktiviteter.
• Deep Learning metoder i Natural Language Processing bruges til maskinoversættelse, sentimentanalyse mv.

Begrænsninger ved dyb læring

Selvom deep learning har opnået de nyeste resultater i mange brancher, har det sine begrænsninger, som er som følger:

• Enorme data: Deep Learning kræver en enorm mængde mærkede data til træning. Manglen på mærkede data vil give subpar resultater.
• Tidskrævende: Det kan tage timer og nogle gange dage at træne på datasættet. Dyb læring involverer en masse eksperimenter for at nå det nødvendige benchmark eller opnå håndgribelige resultater, og mangel på hurtig iteration kan bremse processen.
• Beregningsressourcer: Deep Learning kræver beregningsressourcer som GPU'er og TPU'er til træning. Deep learning-modeller optager rigelig plads efter træning, hvilket kan være et problem under implementering.

Hvad er Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning er på den anden side den delmængde af kunstig intelligens, hvor en agent udfører en handling på sit miljø. "Læring" sker ved at belønne agenten, når den gennemgår den ønskede adfærd og ellers straffe den. Med erfaring lærer agenten den optimale politik for at maksimere belønningen.

Historisk set fik forstærkningslæring fokus i 1950'erne og 1960'erne, fordi beslutningstagningsalgoritmer blev udviklet til komplekse systemer. Derfor har forskning på området ført til nye algoritmer som Q-Learning, SARSA og skuespiller-kritiker, som fremmede områdets praktiske funktion.

Anvendelser af forstærkende læring

Reinforcement Learning har bemærkelsesværdige anvendelser i alle større industrier.

• Robotics er en af ​​de mest berømte applikationer inden for forstærkende læring. Ved at bruge forstærkende læringsmetoder tillader vi robotter at lære af miljøet og udføre den nødvendige opgave.
• Reinforcement Learning bruges til at udvikle motorer til spil som skak og Go. AlphaGo (Go-motor) og AlphaZero (skakmotor) er udviklet ved hjælp af forstærkningslæring.
• Inden for finans kan forstærkningslæring hjælpe med at lave en rentabel handel.

Begrænsninger af forstærkningslæring

• Enorme data: Reinforcement Learning kræver en stor mængde data og erfaring for at lære en optimal politik.
• Belønningsudnyttelse: Det er vigtigt at opretholde en balance mellem at udforske staten, danne den optimale politik og udnytte den opnåede viden til at øge belønningen. Agenten vil ikke nå det bedste resultat, hvis efterforskningen er subpar.
• Sikkerhed: Forstærkende læring giver anledning til sikkerhedsproblemer, hvis belønningssystemet ikke er designet og tilstrækkeligt begrænset.

Fremtrædende forskelle

I en nøddeskal er de fremtrædende forskelle mellem forstærkningslæring og dyb læring som følger:

Dyb forstærkningslæring – kombinationen

Deep Reinforcement Learning opstod som en ny teknik, der kombinerer forstærkning og deep learning metoder. Den nyeste skakmotor, som f.eks Alpha Zero, er et eksempel på Deep Reinforcement Learning. I AlphaZero anvender Deep Neural Networks matematiske funktioner, så agenten lærer at spille skak mod sig selv.

Hvert år udvikler store spillere på markedet ny forskning og produkter på markedet. Dyb læring og forstærkende læring forventes at forbløffe os med banebrydende metoder og produkter.

Vil du have mere AI-relateret indhold? Besøg forene.ai.