Βαθιά μάθηση έναντι ενισχυτικής μάθησης

Η Βαθιά Μάθηση και η Ενισχυτική Μάθηση είναι δύο από τις πιο δημοφιλείς υποκατηγορίες της Τεχνητής Νοημοσύνης. Η αγορά τεχνητής νοημοσύνης ήταν περίπου 120 δισεκατομμύρια δολάρια το 2022 και αυξάνεται με εντυπωσιακό σύνθετο ετήσιο ρυθμό ανάπτυξης (CAGR) άνω του 38%. Όσο η τεχνητή νοημοσύνη εξελισσόταν, αυτές οι δύο προσεγγίσεις (Ενισχυτική Μάθηση και Βαθιά Μάθηση) έχουν χρησιμοποιηθεί για να λύσουν πολλά προβλήματα, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνων, της μηχανικής μετάφρασης και της λήψης αποφάσεων για σύνθετα συστήματα. Θα εξετάσουμε πώς λειτουργούν μαζί με τις εφαρμογές, τις περιορισμοί και τις διαφορές τους με έναν εύκολο στην κατανόηση τρόπο.

Τι είναι η Βαθιά Μάθηση (DL);

Η Βαθιά Μάθηση είναι η υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης στην οποία χρησιμοποιούμε Νευρωνικά Δίκτυα για να αναγνωρίσουμε πρότυπα στα δεδομένα που μας δίνονται για προβλεπτική μοντελοποίηση σε δεδομένα που δεν έχει δει προηγουμένως το μοντέλο. Τα δεδομένα μπορούν να είναι πίνακες, κείμενο, εικόνες ή ομιλία.

Η Βαθιά Μάθηση εμφανίστηκε τη δεκαετία του 1950 όταν ο Frank Rosenblatt έγραψε μια έρευνα για το Perceptron το 1958. Το Perceptron ήταν η πρώτη αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου που μπορούσε να εκπαιδευτεί για να εκτελέσει γραμμικές επιβλεπόμενες μάθησης εργασίες. Με τον καιρό, η έρευνα στο πεδίο, η διαθεσιμότητα ενός τεράστιου όγκου δεδομένων και οι εκτενείς υπολογιστικοί πόροι έχουν περαιτέρω ενισχύσει το πεδίο της βαθιάς μάθησης.

Πώς Λειτουργεί η Βαθιά Μάθηση;

Το Νευρωνικό Δίκτυο είναι το βασικό στοιχείο της βαθιάς μάθησης. Το Νευρωνικό Δίκτυο εμπνέεται από τον ανθρώπινο εγκέφαλο· Περιέχει κόμβους (νευρώνες) που μεταφέρουν πληροφορίες. Ένα νευρωνικό δίκτυο έχει τρεις στρώσεις:

• Εισαγωγική Στρώση
• Κρυφή Στρώση
• Εξοδική Στρώση.

Η εισαγωγική στρώση λαμβάνει δεδομένα που δίνονται από τον χρήστη και τα μεταφέρει στην κρυφή στρώση. Η κρυφή στρώση εκτελεί μια μη γραμμική μετασχηματισμό στα δεδομένα, και η εξοδική στρώση εμφανίζει τα αποτελέσματα. Το σφάλμα μεταξύ της πρόβλεψης στην εξοδική στρώση και της πραγματικής τιμής υπολογίζεται χρησιμοποιώντας μια συνάρτηση απώλειας. Η διαδικασία συνεχίζεται επαναληπτικά μέχρι να ελαχιστοποιηθεί η απώλεια.

Νευρωνικό Δίκτυο

Τύποι Αρχιτεκτονικής Βαθιάς Μάθησης

Υπάρχουν διάφοροι τύποι αρχιτεκτονικής νευρωνικών δικτύων, όπως:

• Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ANN)
• Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN)
• Επαναλαμβανόμενα Νευρωνικά Δίκτυα (RNN)
• Γεννητικά Αντιπαλικά Δίκτυα (GAN), κ.λπ.

Η χρήση μιας αρχιτεκτονικής νευρωνικού δικτύου εξαρτάται από το είδος του προβλήματος που εξετάζεται.

Εφαρμογές της Βαθιάς Μάθησης

Η Βαθιά Μάθηση βρίσκει εφαρμογές σε πολλές βιομηχανίες.

• Στην Υγεία, μεθόδους που βασίζονται στην υπολογιστική όραση που χρησιμοποιούν συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση ιατρικών εικόνων, π.χ. εικόνες αξονικής και μαγνητικής τομογραφίας (CT και MRI).
• Στον χρηματοοικονομικό τομέα, μπορεί να προβλέψει τις τιμές των μετοχών και να ανιχνεύσει απάτες.
• Μέθοδοι Βαθιάς Μάθησης στη επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιούνται για μηχανική μετάφραση, ανάλυση συναισθήματος, κ.λπ.

Περιορισμοί της Βαθιάς Μάθησης

Αν και η βαθιά μάθηση έχει επιτύχει κορυφαία αποτελέσματα σε πολλές βιομηχανίες, έχει τους περιορισμούς της, οι οποίοι είναι οι ακόλουθοι:

• Τεράστιος Όγκος Δεδομένων: Η βαθιά μάθηση απαιτεί τεράστιο όγκο επισημασμένων δεδομένων για εκπαίδευση. Η έλλειψη επισημασμένων δεδομένων οδηγεί σε υποδεέστερα αποτελέσματα.
• Χρονοβόρα: Μπορεί να πάρει ώρες και μερικές φορές μέρες για να εκπαιδευτεί στο σύνολο δεδομένων. Η βαθιά μάθηση περιλαμβάνει πολλή πειραματική δουλειά για να φτάσει το απαιτούμενο σημείο αναφοράς ή να επιτύχει ορατά αποτελέσματα, και η έλλειψη γρήγορης επανάληψης μπορεί να επιβραδύνει τη διαδικασία.
• Υπολογιστικοί Πόροι: Η Βαθιά Μάθηση απαιτεί υπολογιστικούς πόρους όπως GPU και TPU για εκπαίδευση. Τα μοντέλα βαθιάς μάθησης καταλαμβάνουν πολύ χώρο μετά την εκπαίδευση, το οποίο μπορεί να είναι ένα πρόβλημα κατά τη διάρκεια της ανάπτυξης.

Τι είναι η Ενισχυτική Μάθηση (RL);

Η Ενισχυτική Μάθηση, από την άλλη πλευρά, είναι η υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης στην οποία ένας πράκτορας εκτελεί μια ενέργεια στο περιβάλλον του. “Μάθηση” συμβαίνει όταν ο πράκτορας ανταμείβεται για την επιθυμητή συμπεριφορά και τιμωρείται διαφορετικά. Με την εμπειρία, ο πράκτορας μαθαίνει την βέλτιστη πολιτική για να μεγιστοποιήσει την ανταμοιβή.

Ιστορικά, η ενισχυτική μάθηση έλαβε το φως της δημοσιότητας τη δεκαετία του 1950 και του 1960 επειδή αναπτύχθηκαν αλγόριθμοι λήψης αποφάσεων για σύνθετα συστήματα. Έτσι, η έρευνα στο πεδίο οδήγησε σε νέους αλγόριθμους όπως το Q-Learning, το SARSA και τη μέθοδο actor-critic, οι οποίοι ενίσχυσαν την πρακτικότητα του πεδίου.

Εφαρμογές της Ενισχυτικής Μάθησης

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

• Ρομποτική είναι μια από τις πιο εντυπωσιακές εφαρμογές της ενισχυτικής μάθησης. Χρησιμοποιώντας μεθόδους ενισχυτικής μάθησης, επιτρέπουμε στα ρομπότ να μαθαίνουν από το περιβάλλον και να εκτελούν την απαιτούμενη εργασία.
• Η Ενισχυτική Μάθηση χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη μηχανών παιχνιδιών όπως το Σκάκι και το Γκο. Το AlphaGo (μηχανή Γκο) και το AlphaZero (μηχανή σκακιού) αναπτύχθηκαν χρησιμοποιώντας ενισχυτική μάθηση.
• Στη χρηματοοικονομική, η ενισχυτική μάθηση μπορεί να βοηθήσει στην πραγματοποίηση μιας κερδοφόρας συναλλαγής.

Περιορισμοί της Ενισχυτικής Μάθησης

• Τεράστιος Όγκος Δεδομένων: Η Ενισχυτική Μάθηση απαιτεί έναν τεράστιο όγκο δεδομένων και εμπειρίας για να μάθει μια βέλτιστη πολιτική.
• Εκμετάλλευση Ανταμοιβής: Είναι σημαντικό να διατηρήσουμε μια ισορροπία μεταξύ της εξερεύνησης της κατάστασης, της διαμόρφωσης της βέλτιστης πολιτικής και της εκμετάλλευσης της γνώσης που έχει αποκτηθεί για να αυξήσουμε την ανταμοιβή. Ο πράκτορας δεν θα φτάσει στο καλύτερο αποτέλεσμα αν η εξερεύνηση είναι κακή.
• Ασφάλεια: Η Ενισχυτική Μάθηση θέτει ζητήματα ασφαλείας αν το σύστημα ανταμοιβής δεν σχεδιαστεί και περιοριστεί σωστά.

Εμφανείς Διαφορές

Σε μια λέξη, οι εμφανείς διαφορές μεταξύ Ενισχυτικής Μάθησης και Βαθιάς Μάθησης είναι οι ακόλουθες:

Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση – Η Συνδυασμένη Προσέγγιση

Η Βαθιά Ενισχυτική Μάθηση εμφανίστηκε ως μια νέα τεχνική που συνδυάζει ενισχυτική και βαθιά μάθηση. Μια πρόσφατη μηχανή σκακιού, όπως το AlphaZero, είναι ένα παράδειγμα Βαθιάς Ενισχυτικής Μάθησης. Στο AlphaZero, τα Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα χρησιμοποιούν μαθηματικές συναρτήσεις για να μάθει ο πράκτορας να παίζει σκάκι εναντίον του εαυτού του.

Κάθε χρόνο, μεγάλοι παίκτες στην αγορά αναπτύσσουν νέα έρευνα και προϊόντα στην αγορά. Η Βαθιά Μάθηση και η Ενισχυτική Μάθηση αναμένεται να μας εκπλήξουν με πρωτοποριακές μεθόδους και προϊόντα.

Θέλετε περισσότερο περιεχόμενο σχετικό με την Τεχνητή Νοημοσύνη; Επισκεφθείτε unite.ai.