Deep Learning vs. Reinforcement Learning

Deep Learning und Reinforcement Learning sind zwei der beliebtesten Teilbereiche der künstlichen Intelligenz. Die KI Markt betrug im Jahr 120 etwa 2022 Milliarden US-Dollar und wächst mit einer umwerfenden jährlichen Wachstumsrate von über 38 %. Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz wurden diese beiden Ansätze (RL und DL) zur Lösung vieler Probleme eingesetzt, darunter Bilderkennung, maschinelle Übersetzung und Entscheidungsfindung für komplexe Systeme. Wir werden auf leicht verständliche Weise untersuchen, wie sie funktionieren und welche Anwendungen, Einschränkungen und Unterschiede sie haben.

Was ist Deep Learning (DL)?

Deep Learning ist die Teilmenge des maschinellen Lernens, bei der wir neuronale Netze verwenden, um Muster in den gegebenen Daten zu erkennen und daraus Vorhersagemodelle für die unsichtbaren Daten zu erstellen. Die Daten können tabellarisch, Text, Bild oder Sprache sein.

Deep Learning entstand in den 1950er Jahren, als Frank Rosenblatt 1958 eine Forschungsarbeit über Perceptron schrieb. Perceptron war die erste neuronale Netzwerkarchitektur, die für die Durchführung linearer überwachter Lernaufgaben trainiert werden konnte. Im Laufe der Zeit haben die Forschung auf diesem Gebiet, die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen und umfangreiche Rechenressourcen das Deep-Learning-Feld weiter nach oben gebracht.

Wie funktioniert Deep Learning?

Das neuronale Netzwerk ist der Baustein des Deep Learning. Das menschliche Gehirn inspiriert das neuronale Netzwerk; Es enthält Knoten (Neuronen), die Informationen übertragen. Ein neuronales Netzwerk besteht aus drei Schichten:

• Eingabeebene
• Ausgeblendete Ebene
• Ausgabeschicht.

Die Eingabeschicht empfängt vom Benutzer eingegebene Daten und übergibt sie an die verborgene Schicht. Die verborgene Ebene führt eine nichtlineare Transformation der Daten durch und die Ausgabeebene zeigt die Ergebnisse an. Der Fehler zwischen der Vorhersage auf der Ausgabeebene und dem tatsächlichen Wert wird mithilfe einer Verlustfunktion berechnet. Der Prozess wird iterativ fortgesetzt, bis der Verlust minimiert ist.

Neurales Netzwerk

Arten von Deep-Learning-Architekturen

Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzwerkarchitekturen, wie zum Beispiel:

• Künstliche Neuronale Netze (ANN)
• Faltungsneurale Netze (CNN)
• Wiederkehrende Neuronale Netze (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN) usw.

Die Verwendung einer neuronalen Netzwerkarchitektur hängt von der Art des betrachteten Problems ab.

Anwendungen von Deep Learning

Deep Learning findet seine Anwendung in vielen Branchen.

• Im Gesundheitswesen können auf Computer Vision basierende Methoden eingesetzt werden, die Faltungs-Neuronale Netze nutzen Analyse medizinischer Bilder, z. B. CT- und MRT-Scans.
• Im Finanzsektor kann es Aktienkurse vorhersagen und betrügerische Aktivitäten aufdecken.
• Deep-Learning-Methoden in Verarbeitung natürlicher Sprache werden für maschinelle Übersetzung, Stimmungsanalyse usw. verwendet.

Einschränkungen des Deep Learning

Obwohl Deep Learning in vielen Branchen zu den modernsten Ergebnissen geführt hat, hat es seine Grenzen, die wie folgt sind:

• Riesige Datenmenge: Deep Learning erfordert für das Training eine riesige Menge an gekennzeichneten Daten. Das Fehlen gekennzeichneter Daten führt zu unterdurchschnittlichen Ergebnissen.
• Zeitaufwändig: Das Training des Datensatzes kann Stunden und manchmal Tage dauern. Deep Learning erfordert viel Experimentieren, um den erforderlichen Benchmark zu erreichen oder greifbare Ergebnisse zu erzielen, und das Fehlen einer schnellen Iteration kann den Prozess verlangsamen.
• Rechenressourcen: Deep Learning erfordert für das Training Rechenressourcen wie GPUs und TPUs. Deep-Learning-Modelle nehmen nach dem Training viel Platz ein, was bei der Bereitstellung ein Problem sein kann.

Was ist Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning hingegen ist die Teilmenge der künstlichen Intelligenz, bei der ein Agent eine Aktion in seiner Umgebung ausführt. „Lernen“ geschieht dadurch, dass der Agent belohnt wird, wenn er das gewünschte Verhalten zeigt, und andernfalls bestraft wird. Mit der Erfahrung lernt der Agent die optimale Richtlinie, um die Belohnung zu maximieren.

Historisch gesehen geriet das Reinforcement Learning in den 1950er und 1960er Jahren ins Rampenlicht, da Entscheidungsalgorithmen für komplexe Systeme entwickelt wurden. Daher hat die Forschung auf diesem Gebiet zu neuen Algorithmen wie Q-Learning, SARSA und Actor-Critic geführt, die die Praktikabilität des Bereichs förderten.

Anwendungen des Reinforcement Learning

Reinforcement Learning hat bemerkenswerte Anwendungen in allen wichtigen Branchen.

• Robotik ist eine der bekanntesten Anwendungen im Reinforcement Learning. Mithilfe von Reinforcement-Learning-Methoden ermöglichen wir Robotern, von der Umgebung zu lernen und die erforderliche Aufgabe auszuführen.
• Reinforcement Learning wird verwendet, um Engines für Spiele wie Chess and Go zu entwickeln. AlphaGo (Go-Engine) und AlphaZero (Schach-Engine) werden mithilfe von Reinforcement Learning entwickelt.
• Im Finanzwesen kann Reinforcement Learning dabei helfen, einen profitablen Handel abzuschließen.

Einschränkungen des Reinforcement Learning

• Riesige Datenmenge: Reinforcement Learning erfordert eine große Datenmenge und Erfahrung, um eine optimale Richtlinie zu erlernen.
• Belohnungsausbeutung: Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Erkundung des Zustands, der Gestaltung der optimalen Politik und der Nutzung des gewonnenen Wissens zur Erhöhung der Belohnung zu wahren. Der Agent wird nicht das beste Ergebnis erzielen, wenn die Exploration unterdurchschnittlich ist.
• Sicherheit: Reinforcement Learning wirft Sicherheitsbedenken auf, wenn das Belohnungssystem nicht konzipiert und angemessen eingeschränkt wird.

Wesentliche Unterschiede

Kurz gesagt, die wichtigsten Unterschiede zwischen Reinforcement Learning und Deep Learning sind wie folgt:

Deep Reinforcement Learning – Die Kombination

Deep Reinforcement Learning entstand als eine neue Technik, die Verstärkungs- und Deep-Learning-Methoden kombiniert. Die neueste Schach-Engine, wie z AlphaZeroist ein Beispiel für Deep Reinforcement Learning. In AlphaZero nutzen Deep Neural Networks mathematische Funktionen, damit der Agent lernen kann, gegen sich selbst Schach zu spielen.

Jedes Jahr entwickeln große Marktteilnehmer neue Forschungsergebnisse und Produkte auf dem Markt. Deep Learning und Reinforcement Learning sollen uns mit modernsten Methoden und Produkten überraschen.

Möchten Sie mehr KI-bezogene Inhalte? Besuchen unite.ai.