Aprendizaje Profundo vs Aprendizaje de Refuerzo

El Aprendizaje Profundo y el Aprendizaje de Refuerzo son dos de los subconjuntos más populares de la Inteligencia Artificial. El mercado de IA mercado fue de aproximadamente $120 mil millones en 2022 y está aumentando a un ritmo vertiginoso con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) superior a 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 se utilizan 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. El 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 proporcionados 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 iterativamente 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 Generativas Adversarias (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 de visión por computadora que utilizan redes neuronales convolucionales se pueden utilizar para analizar imágenes médicas, por ejemplo, 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 y sometimes días para 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 de Refuerzo (RL)?

El Aprendizaje de 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 de refuerzo ganó popularidad 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 de Refuerzo

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

• Robótica es una de las aplicaciones más celebradas del aprendizaje de refuerzo. Utilizando métodos de aprendizaje de refuerzo, permitimos que los robots aprendan del entorno y realicen la tarea requerida.
• El Aprendizaje de 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 de refuerzo.
• En finanzas, el aprendizaje de refuerzo puede ayudar a realizar un comercio rentable.

Limitaciones del Aprendizaje de Refuerzo

• Datos masivos: el Aprendizaje de Refuerzo requiere una gran cantidad de datos y experiencia para aprender una política óptima.
• Explotación de 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 de 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 de Refuerzo y el Aprendizaje Profundo son las siguientes:

Aprendizaje de Refuerzo Profundo – La Combinación

El Aprendizaje de Refuerzo Profundo 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 de Refuerzo Profundo. 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 de Refuerzo están destinados a asombrarnos con métodos y productos de vanguardia.

¿Desea más contenido relacionado con IA? Visite unite.ai.