Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning und Reinforcement Learning sind zwei der beliebtesten Teilmengen der künstlichen Intelligenz. Der künstliche Intelligenz-Markt markt betrug etwa 120 Milliarden Dollar im Jahr 2022 und wächst mit einem atemberaubenden CAGR von über 38%. Als die künstliche Intelligenz evolvierte, wurden diese beiden Ansätze (RL und DL) verwendet, um viele Probleme zu lösen, einschließlich Bilderkennung, maschineller Übersetzung und Entscheidungsfindung für komplexe Systeme. Wir werden untersuchen, wie sie funktionieren, zusammen mit ihren Anwendungen, Einschränkungen und Unterschieden auf eine leicht verständliche Weise.

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 für die Vorhersage auf unbekannten Daten zu erkennen. Die Daten können tabellarisch, Text, Bild oder Sprache sein.

Deep Learning entstand in den 1950er Jahren, als Frank Rosenblatt 1958 einen Forschungsbeitrag über Perceptron veröffentlichte. Perceptron war die erste neuronale Netzarchitektur, die für lineare überwachte Lernaufgaben trainiert werden konnte. Im Laufe der Zeit hat die Forschung auf diesem Gebiet, die Verfügbarkeit einer großen Menge an Daten und umfangreiche Rechenressourcen das Deep-Learning-Feld weiter vorangetrieben.

Wie funktioniert Deep Learning?

Das neuronale Netz ist das Grundelement des Deep Learning. Das neuronale Netz ist vom menschlichen Gehirn inspiriert; es enthält Knoten (Neuronen), die Informationen übertragen. Ein neuronales Netz hat drei Schichten:

• Eingabeschicht
• Versteckte Schicht
• Ausgabeschicht.

Die Eingabeschicht erhält die Daten, die vom Benutzer bereitgestellt werden, und leitet sie an die versteckte Schicht weiter. Die versteckte Schicht führt eine nichtlineare Transformation der Daten durch, und die Ausgabeschicht zeigt die Ergebnisse an. Der Fehler zwischen der Vorhersage in der Ausgabeschicht und dem tatsächlichen Wert wird mithilfe einer Verlustfunktion berechnet. Der Prozess wird iterativ fortgesetzt, bis der Verlust minimiert ist.

Neuronales Netz

Arten von Deep-Learning-Architekturen

Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzarchitekturen, wie z.B.:

• Künstliche neuronale Netze (ANN)
• Convolutionale neuronale Netze (CNN)
• Recurrente neuronale Netze (RNN)
• Generative adversarische Netze (GAN) usw.

Die Verwendung einer neuronalen Netzarchitektur hängt von der Art des Problems ab, das berücksichtigt wird.

Anwendungen von Deep Learning

Deep Learning findet seine Anwendungen in vielen Branchen.

• In der Gesundheitsbranche können Computer-Vision-Methoden, die convolutionale neuronale Netze verwenden, für die Analyse von medizinischen Bildern wie z.B. CT- und MRT-Scans eingesetzt werden.
• In der Finanzbranche kann es den Aktienkurs vorhersagen und betrügerische Aktivitäten erkennen.
• Deep-Learning-Methoden in der natürlichen Sprachverarbeitung werden für die maschinelle Übersetzung, die Sentiment-Analyse usw. verwendet.

Einschränkungen von Deep Learning

Obwohl Deep Learning in vielen Branchen Spitzenleistungen erzielt hat, hat es auch Einschränkungen, die wie folgt sind:

• Große Datenmengen: Deep Learning erfordert eine große Menge an gelabelten Daten für das Training. Der Mangel an gelabelten Daten führt zu minderwertigen Ergebnissen.
• Zeitaufwändig: Es kann Stunden und manchmal Tage dauern, um auf dem Datensatz zu trainieren. Deep Learning erfordert viel Experimentieren, um das erforderliche Benchmark oder erreichbare Ergebnisse zu erreichen, und ein Mangel an schneller Iteration kann den Prozess verlangsamen.
• Rechenressourcen: Deep Learning erfordert Rechenressourcen wie GPUs und TPUs für das Training. Deep-Learning-Modelle beanspruchen viel Speicherplatz nach dem Training, was bei der Bereitstellung ein Problem darstellen kann.

Was ist Reinforcement Learning (RL)?

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

Historisch gesehen erhielt Reinforcement Learning in den 1950er und 1960er Jahren Aufmerksamkeit, da Entscheidungsfindungs-Algorithmen 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 weiter vorangetrieben haben.

Anwendungen von Reinforcement Learning

Reinforcement Learning hat bemerkenswerte Anwendungen in allen großen Branchen.

• Robotik ist eine der bekanntesten Anwendungen von Reinforcement Learning. Mit Reinforcement-Learning-Methoden ermöglichen wir es Robotern, aus der Umgebung zu lernen und die erforderliche Aufgabe auszuführen.
• Reinforcement Learning wird verwendet, um Motoren für Spiele wie Schach und Go zu entwickeln. AlphaGo (Go-Motor) und AlphaZero (Schachmotor) wurden mit Reinforcement Learning entwickelt.
• In der Finanzbranche kann Reinforcement Learning bei der Erzielung eines profitablem Handels helfen.

Einschränkungen von Reinforcement Learning

• Große Datenmengen: Reinforcement Learning erfordert eine große Menge an Daten und Erfahrung, um eine optimale Richtlinie zu lernen.
• Belohnungsausbeutung: Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Erforschung des Zustands, der Bildung der optimalen Richtlinie und der Ausbeutung des erlangten Wissens zu erhalten, um die Belohnung zu erhöhen. Der Agent wird das beste Ergebnis nicht erreichen, wenn die Erforschung unzureichend ist.
• Sicherheit: Reinforcement Learning wirft Sicherheitsbedenken auf, wenn das Belohnungssystem nicht ordnungsgemäß entworfen und eingeschränkt wird.

Wesentliche Unterschiede

In Kürze sind die wesentlichen Unterschiede zwischen Reinforcement Learning und Deep Learning wie folgt:

Deep Reinforcement Learning – Die Kombination

Deep Reinforcement Learning entstand als neue Technik, die Reinforcement- und Deep-Learning-Methoden kombiniert. Der neueste Schachmotor, wie z.B. AlphaZero, ist ein Beispiel für Deep Reinforcement Learning. In AlphaZero verwenden tiefe neuronale Netze mathematische Funktionen, damit der Agent lernt, Schach gegen sich selbst zu spielen.

Jedes Jahr entwickeln große Marktteilnehmer neue Forschung und Produkte auf dem Markt. Deep Learning und Reinforcement Learning werden uns mit bahnbrechenden Methoden und Produkten überraschen.

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