Deep Learning vs Reinforcement Learning

Η Deep Learning και η Reinforcement Learning είναι δύο από τα πιο δημοφιλή υποσύνολα της Τεχνητής νοημοσύνης. Το AI αγορά ήταν περίπου 120 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022 και αυξάνεται με ένα εντυπωσιακό CAGR πάνω από 38%. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη εξελίχθηκε, αυτές οι δύο προσεγγίσεις (RL και DL) έχουν χρησιμοποιηθεί για την επίλυση πολλών προβλημάτων, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνας, της μηχανικής μετάφρασης και της λήψης αποφάσεων για πολύπλοκα συστήματα. Θα διερευνήσουμε πώς λειτουργούν μαζί με τις εφαρμογές, τους περιορισμούς και τις διαφορές τους με έναν εύκολο στην κατανόηση τρόπο.

Τι είναι το Deep Learning (DL);

Το Deep Learning είναι το υποσύνολο της μηχανικής μάθησης στο οποίο χρησιμοποιούμε νευρωνικά δίκτυα για να αναγνωρίσουμε μοτίβα στα δεδομένα δεδομένων για προγνωστική μοντελοποίηση στα αόρατα δεδομένα. Τα δεδομένα μπορεί να είναι πίνακες, κείμενο, εικόνα ή ομιλία.

Το Deep Learning εμφανίστηκε τη δεκαετία του 1950 όταν ο Frank Rosenblatt έγραψε μια ερευνητική εργασία για το Perceptron το 1958. Το Perceptron ήταν η πρώτη αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων που μπορούσε να εκπαιδευτεί για να εκτελεί γραμμικές εποπτευόμενες εργασίες μάθησης. Με την πάροδο του χρόνου, η έρευνα στο πεδίο, η διαθεσιμότητα του τεράστιου όγκου δεδομένων και οι εκτεταμένοι υπολογιστικοί πόροι έχουν αναταράξει περαιτέρω το πεδίο της βαθιάς μάθησης.

Πώς λειτουργεί η βαθιά μάθηση;

Το νευρωνικό δίκτυο είναι το δομικό στοιχείο της βαθιάς μάθησης. Ο ανθρώπινος εγκέφαλος εμπνέει το Νευρωνικό Δίκτυο. Περιέχει κόμβους (νευρώνες) που μεταδίδουν πληροφορίες. Ένα νευρωνικό δίκτυο έχει τρία επίπεδα:

• Επίπεδο εισόδου
• Κρυφό Επίπεδο
• Επίπεδο εξόδου.

Το επίπεδο εισόδου λαμβάνει δεδομένα που δίνονται από τον χρήστη και τα μεταβιβάζει στο κρυφό επίπεδο. Το κρυφό επίπεδο εκτελεί έναν μη γραμμικό μετασχηματισμό στα δεδομένα και το επίπεδο εξόδου εμφανίζει τα αποτελέσματα. Το σφάλμα μεταξύ της πρόβλεψης στο επίπεδο εξόδου και της πραγματικής τιμής υπολογίζεται χρησιμοποιώντας μια συνάρτηση απώλειας. Η διαδικασία συνεχίζεται επαναληπτικά μέχρι να ελαχιστοποιηθεί η απώλεια.

Νευρικό σύστημα

Τύποι Αρχιτεκτονικών Deep Learning

Υπάρχουν διάφοροι τύποι αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων, όπως:

• Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN)
• Συγκροτήματα Νευρωνικά Δίκτυα (CNN)
• Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN) κ.λπ.

Η χρήση μιας αρχιτεκτονικής νευρωνικών δικτύων εξαρτάται από τον τύπο του προβλήματος που εξετάζεται.

Εφαρμογές Deep Learning

Το Deep Learning βρίσκει τις εφαρμογές του σε πολλούς κλάδους.

• Στην Υγεία, μπορούν να χρησιμοποιηθούν μέθοδοι βασισμένες στο Computer Vision που χρησιμοποιούν συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα αναλύοντας ιατρικές εικόνες, π.χ. αξονική τομογραφία και μαγνητική τομογραφία.
• Στον χρηματοοικονομικό τομέα, μπορεί να προβλέψει τις τιμές των μετοχών και να εντοπίσει δόλιες δραστηριότητες.
• Μέθοδοι Deep Learning σε Επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιούνται για αυτόματη μετάφραση, ανάλυση συναισθημάτων κ.λπ.

Περιορισμοί της βαθιάς μάθησης

Αν και η βαθιά μάθηση έχει επιτύχει τα πιο σύγχρονα αποτελέσματα σε πολλούς κλάδους, έχει τους περιορισμούς της, οι οποίοι είναι οι εξής:

• Τεράστια δεδομένα: Η βαθιά μάθηση απαιτεί τεράστιο όγκο δεδομένων με ετικέτα για εκπαίδευση. Η έλλειψη επισημασμένων δεδομένων θα δώσει κατώτερα αποτελέσματα.
• Χρονοβόρο: Μπορεί να χρειαστούν ώρες και μερικές φορές μέρες για να εκπαιδευτείτε στο σύνολο δεδομένων. Η βαθιά μάθηση περιλαμβάνει πολύ πειραματισμό για την επίτευξη του απαιτούμενου σημείου αναφοράς ή την επίτευξη απτών αποτελεσμάτων και η έλλειψη ταχείας επανάληψης μπορεί να επιβραδύνει τη διαδικασία.
• Υπολογιστικοί πόροι: Το Deep Learning απαιτεί υπολογιστικούς πόρους όπως GPU και TPU για εκπαίδευση. Τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης καταλαμβάνουν άφθονο χώρο μετά την εκπαίδευση, κάτι που μπορεί να αποτελέσει πρόβλημα κατά την ανάπτυξη.

Τι είναι η Ενισχυτική Μάθηση (RL);

Η Ενισχυτική Μάθηση, από την άλλη πλευρά, είναι το υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης στο οποίο ένας πράκτορας εκτελεί μια ενέργεια στο περιβάλλον του. Η «μάθηση» γίνεται με την επιβράβευση του πράκτορα όταν υφίσταται την επιθυμητή συμπεριφορά και τιμωρώντας τον διαφορετικά. Με εμπειρία, ο πράκτορας μαθαίνει τη βέλτιστη πολιτική για τη μεγιστοποίηση της ανταμοιβής.

Ιστορικά, η ενισχυτική μάθηση βρέθηκε στο επίκεντρο τις δεκαετίες του 1950 και του 1960, επειδή αναπτύχθηκαν αλγόριθμοι λήψης αποφάσεων για πολύπλοκα συστήματα. Ως εκ τούτου, η έρευνα στο πεδίο οδήγησε σε νέους αλγόριθμους όπως Q-Learning, SARSA και actor-critic, οι οποίοι προώθησαν την πρακτικότητα της περιοχής.

Εφαρμογές Ενισχυτικής Μάθησης

Η Ενισχυτική Μάθηση έχει αξιοσημείωτες εφαρμογές σε όλες τις μεγάλες βιομηχανίες.

• Ρομποτική είναι μια από τις πιο διάσημες εφαρμογές στην ενισχυτική μάθηση. Χρησιμοποιώντας μεθόδους ενισχυτικής μάθησης, επιτρέπουμε στα ρομπότ να μαθαίνουν από το περιβάλλον και να εκτελούν την απαιτούμενη εργασία.
• Το Reinforcement Learning χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη μηχανών για παιχνίδια όπως το Chess and Go. Το AlphaGo (Go engine) και το AlphaZero (μηχανή σκακιού) αναπτύσσονται με χρήση ενισχυτικής μάθησης.
• Στα χρηματοοικονομικά, η ενισχυτική μάθηση μπορεί να βοηθήσει στην πραγματοποίηση μιας κερδοφόρας συναλλαγής.

Περιορισμοί Ενισχυτικής Μάθησης

• Τεράστια δεδομένα: Ενισχυτική μάθηση απαιτεί μεγάλο όγκο δεδομένων και εμπειρίας για να μάθετε μια βέλτιστη πολιτική.
• Εκμετάλλευση ανταμοιβής: Είναι σημαντικό να διατηρείται μια ισορροπία μεταξύ της εξερεύνησης του κράτους, της διαμόρφωσης της βέλτιστης πολιτικής και της εκμετάλλευσης της γνώσης που αποκτάται για την αύξηση της ανταμοιβής. Ο πράκτορας δεν θα έχει το καλύτερο αποτέλεσμα εάν η εξερεύνηση είναι κατώτερη.
• Ασφάλεια: Η Ενισχυτική Μάθηση εγείρει ανησυχίες για την ασφάλεια εάν το σύστημα ανταμοιβής δεν έχει σχεδιαστεί και περιοριστεί κατάλληλα.

Σημαντικές Διαφορές

Με λίγα λόγια, οι σημαντικές διαφορές μεταξύ της Ενισχυτικής Μάθησης και της Βαθιάς Μάθησης είναι οι εξής:

Deep Reinforcement Learning – Ο συνδυασμός

Η Deep Reinforcement Learning εμφανίστηκε ως μια νέα τεχνική που συνδυάζει μεθόδους ενίσχυσης και βαθιάς μάθησης. Η τελευταία μηχανή σκακιού, όπως π.χ αλφαμηδέν, είναι ένα παράδειγμα Deep Reinforcement Learning. Στο AlphaZero, τα Deep Neural Networks χρησιμοποιούν μαθηματικές συναρτήσεις για να μάθει ο πράκτορας να παίζει σκάκι εναντίον του.

Κάθε χρόνο, μεγάλοι παίκτες στην αγορά αναπτύσσουν νέα έρευνα και προϊόντα στην αγορά. Η Deep Learning και η Reinforcement Learning αναμένεται να μας καταπλήξουν με μεθόδους και προϊόντα αιχμής.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την τεχνητή νοημοσύνη; Επίσκεψη ενω.αι.