Aprendizaje Profundo contra Aprendizaje por Refuerzo

El Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje por Refuerzo son dos de los subconjuntos más populares de la Inteligencia Artificial. El mercado de la IA fue de aproximadamente $120 mil millones en 2022 y está aumentando a un ritmo vertiginoso con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) superior al 38%. A medida que la inteligencia artificial evoluciona, estos dos enfoques (RL y DL) se han utilizado para resolver muchos problemas, incluyendo el reconocimiento de imágenes, la traducción automática y la toma de decisiones para sistemas complejos. Exploraremos cómo funcionan, junto con sus aplicaciones, limitaciones y diferencias, de una manera fácil de entender.

¿Qué es el Aprendizaje Profundo (DL)?

El Aprendizaje Profundo es el subconjunto del aprendizaje automático en el que utilizamos Redes Neuronales para reconocer patrones en los datos dados para modelar predictivo en los datos no vistos. Los datos pueden ser tabulares, texto, imagen o habla.

El Aprendizaje Profundo surgió en la década de 1950 cuando Frank Rosenblatt escribió un artículo de investigación sobre Perceptrón en 1958. Perceptrón fue la primera arquitectura de red neuronal que se podía entrenar para realizar tareas de aprendizaje supervisado lineal. Con el tiempo, la investigación en el campo, la disponibilidad de una gran cantidad de datos y los recursos computacionales extensos han impulsado aún más el campo del aprendizaje profundo.

¿Cómo funciona el Aprendizaje Profundo?

La Red Neuronal es el bloque de construcción del aprendizaje profundo. La Red Neuronal se inspira en el cerebro humano; contiene nodos (neuronas) que transmiten información. Una red neuronal tiene tres capas:

• Capa de Entrada
• Capa Oculta
• Capa de Salida.

La capa de entrada recibe los datos dados por el usuario y los pasa a la capa oculta. La capa oculta realiza una transformación no lineal en los datos, y la capa de salida muestra los resultados. El error entre la predicción en la capa de salida y el valor real se calcula utilizando una función de pérdida. El proceso continúa de manera iterativa hasta que se minimiza la pérdida.

Red Neuronal

Tipos de Arquitecturas de Aprendizaje Profundo

Hay varios tipos de arquitecturas de redes neuronales, como:

• Redes Neuronales Artificiales (ANN)
• Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN)
• Redes Neuronales Adversarias Generativas (GAN), etc.

El uso de una arquitectura de red neuronal depende del tipo de problema que se esté considerando.

Aplicaciones del Aprendizaje Profundo

El Aprendizaje Profundo encuentra sus aplicaciones en muchas industrias.

• En la atención médica, los métodos basados en la visión por computadora que utilizan redes neuronales convolucionales se pueden utilizar para analizar imágenes médicas, como escaneos de CT y MRI.
• En el sector financiero, puede predecir los precios de las acciones y detectar actividades fraudulentas.
• Los métodos de Aprendizaje Profundo en Procesamiento de Lenguaje Natural se utilizan para la traducción automática, el análisis de sentimiento, etc.

Limitaciones del Aprendizaje Profundo

Aunque el aprendizaje profundo ha logrado resultados de estado del arte en muchas industrias, tiene sus limitaciones, que son las siguientes:

• Datos masivos: el Aprendizaje Profundo requiere una gran cantidad de datos etiquetados para el entrenamiento. La falta de datos etiquetados dará resultados subpar.
• Consumo de tiempo: puede tomar horas ysometimes días entrenar en el conjunto de datos. El Aprendizaje Profundo implica mucha experimentación para alcanzar el benchmark requerido o lograr resultados tangibles, y la falta de iteración rápida puede ralentizar el proceso.
• Recursos computacionales: el Aprendizaje Profundo requiere recursos computacionales como GPU y TPU para el entrenamiento. Los modelos de Aprendizaje Profundo ocupan mucho espacio después del entrenamiento, lo que puede ser un problema durante la implementación.

¿Qué es el Aprendizaje por Refuerzo (RL)?

El Aprendizaje por Refuerzo, por otro lado, es el subconjunto de la inteligencia artificial en el que un agente realiza una acción en su entorno. “Aprendizaje” sucede cuando se recompensa al agente cuando sigue el comportamiento deseado y se penaliza de lo contrario. Con la experiencia, el agente aprende la política óptima para maximizar la recompensa.

Históricamente, el Aprendizaje por Refuerzo ganó atención en la década de 1950 y 1960 porque se desarrollaron algoritmos de toma de decisiones para sistemas complejos. Por lo tanto, la investigación en el campo ha llevado a nuevos algoritmos como Q-Learning, SARSA y actor-crítico, que han aumentado la practicidad del área.

Aplicaciones del Aprendizaje por Refuerzo

El Aprendizaje por Refuerzo tiene aplicaciones notables en todas las industrias principales.

• Robótica es una de las aplicaciones más celebradas del Aprendizaje por Refuerzo. Utilizando métodos de Aprendizaje por Refuerzo, permitimos que los robots aprendan del entorno y realicen la tarea requerida.
• El Aprendizaje por Refuerzo se utiliza para desarrollar motores para juegos como Ajedrez y Go. AlphaGo (motor de Go) y AlphaZero (motor de ajedrez) se desarrollaron utilizando Aprendizaje por Refuerzo.
• En finanzas, el Aprendizaje por Refuerzo puede ayudar a realizar un comercio rentable.

Limitaciones del Aprendizaje por Refuerzo

• Datos masivos: el Aprendizaje por Refuerzo requiere una gran cantidad de datos y experiencia para aprender una política óptima.
• Explotación de la recompensa: es importante mantener un equilibrio entre explorar el estado, formar la política óptima y explotar el conocimiento obtenido para aumentar la recompensa. El agente no alcanzará el mejor resultado si la exploración es subpar.
• Seguridad: el Aprendizaje por Refuerzo plantea preocupaciones de seguridad si el sistema de recompensa no se diseña y restringe adecuadamente.

Diferencias destacadas

En resumen, las diferencias destacadas entre el Aprendizaje por Refuerzo y el Aprendizaje Profundo son las siguientes:

Aprendizaje Profundo por Refuerzo – La Combinación

El Aprendizaje Profundo por Refuerzo surgió como una nueva técnica que combina métodos de refuerzo y aprendizaje profundo. El último motor de ajedrez, como AlphaZero, es un ejemplo de Aprendizaje Profundo por Refuerzo. En AlphaZero, las Redes Neuronales Profundas emplean funciones matemáticas para que el agente aprenda a jugar ajedrez contra sí mismo.

Cada año, los grandes jugadores del mercado desarrollan nuevas investigaciones y productos en el mercado. El Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje por Refuerzo están destinados a asombrarnos con métodos y productos de vanguardia.

¿Quieres más contenido relacionado con la IA? Visita unite.ai.