Apprentissage en profondeur vs apprentissage par renforcement

L'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement sont deux des sous-ensembles les plus populaires de l'intelligence artificielle. L'IA solutions innovantes et durables aux acteurs industriels était d'environ 120 milliards de dollars en 2022 et augmente à un TCAC époustouflant supérieur à 38%. Au fur et à mesure de l'évolution de l'intelligence artificielle, ces deux approches (RL et DL) ont été utilisées pour résoudre de nombreux problèmes, notamment la reconnaissance d'images, la traduction automatique et la prise de décision pour des systèmes complexes. Nous explorerons leur fonctionnement ainsi que leurs applications, leurs limites et leurs différences d'une manière facile à comprendre.

Qu'est-ce que le Deep Learning (DL) ?

Le Deep Learning est le sous-ensemble de l'apprentissage automatique dans lequel nous utilisons des réseaux de neurones pour reconnaître des modèles dans les données fournies afin de modéliser prédictivement les données invisibles. Les données peuvent être sous forme de tableau, de texte, d'image ou de parole.

L'apprentissage en profondeur est apparu dans les années 1950 lorsque Frank Rosenblatt a rédigé un article de recherche sur Perceptron en 1958. Perceptron était la première architecture de réseau neuronal qui pouvait être entraînée pour effectuer des tâches d'apprentissage linéaire supervisé. Au fil du temps, la recherche dans le domaine, la disponibilité d'une quantité massive de données et de vastes ressources de calcul ont encore fait exploser le domaine de l'apprentissage en profondeur.

Comment fonctionne le Deep Learning?

Le réseau de neurones est la pierre angulaire de l'apprentissage en profondeur. Le cerveau humain inspire le réseau de neurones ; Il contient des nœuds (neurones) qui transmettent des informations. Un réseau de neurones comporte trois couches :

• Couche d'entrée
• Couche cachée
• Couche de sortie.

La couche d'entrée reçoit les données fournies par l'utilisateur et les transmet à la couche cachée. La couche masquée effectue une transformation non linéaire sur les données et la couche de sortie affiche les résultats. L'erreur entre la prédiction au niveau de la couche de sortie et la valeur réelle est calculée à l'aide d'une fonction de perte. Le processus se poursuit de manière itérative jusqu'à ce que la perte soit minimisée.

Réseau neuronal

Types d'architectures d'apprentissage en profondeur

Il existe différents types d'architectures de réseaux de neurones, telles que :

• Réseaux de neurones artificiels (ANN)
• Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
• Réseaux antagonistes génératifs (GAN), etc.

L'utilisation d'une architecture de réseau de neurones dépend du type de problème considéré.

Applications de l'apprentissage en profondeur

Le Deep Learning trouve ses applications dans de nombreuses industries.

• Dans le domaine de la santé, les méthodes basées sur la vision par ordinateur employant des réseaux neuronaux convolutifs peuvent être utilisées pour analyser des images médicales, par exemple des tomodensitométries et des IRM.
• Dans le secteur financier, il peut prévoir les cours des actions et détecter les activités frauduleuses.
• Méthodes d'apprentissage en profondeur dans Traitement du langage naturel sont utilisés pour la traduction automatique, l'analyse des sentiments, etc.

Limites de l'apprentissage en profondeur

Bien que l'apprentissage en profondeur ait atteint des résultats de pointe dans de nombreuses industries, il a ses limites, qui sont les suivantes :

• D'énormes données : Deep Learning nécessite une quantité massive de données étiquetées pour la formation. Le manque de données étiquetées donnera des résultats inférieurs à la moyenne.
• Prend du temps : cela peut prendre des heures, voire des jours, pour s'entraîner sur l'ensemble de données. L'apprentissage en profondeur implique de nombreuses expérimentations pour atteindre le niveau de référence requis ou obtenir des résultats tangibles, et un manque d'itération rapide peut ralentir le processus.
• Ressources informatiques : l'apprentissage en profondeur nécessite des ressources informatiques telles que des GPU et des TPU pour la formation. Les modèles d'apprentissage en profondeur occupent beaucoup d'espace après la formation, ce qui peut poser problème lors du déploiement.

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement (RL) ?

L'apprentissage par renforcement, quant à lui, est le sous-ensemble de l'intelligence artificielle dans lequel un agent effectue une action sur son environnement. « L'apprentissage » se produit en récompensant l'agent lorsqu'il subit le comportement souhaité et en le pénalisant dans le cas contraire. Avec l'expérience, l'agent apprend la politique optimale pour maximiser la récompense.

Historiquement, l'apprentissage par renforcement a été mis à l'honneur dans les années 1950 et 1960 parce que des algorithmes de prise de décision ont été développés pour des systèmes complexes. Par conséquent, la recherche dans le domaine a conduit à de nouveaux algorithmes tels que Q-Learning, SARSA et l'acteur-critique, qui ont renforcé la praticité de la zone.

Applications de l'apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement a des applications notables dans toutes les grandes industries.

• Robotique est l'une des applications les plus célèbres de l'apprentissage par renforcement. En utilisant des méthodes d'apprentissage par renforcement, nous permettons aux robots d'apprendre de l'environnement et d'effectuer la tâche requise.
• L'apprentissage par renforcement est utilisé pour développer des moteurs pour des jeux comme Chess and Go. AlphaGo (moteur Go) et AlphaZero (moteur d'échecs) sont développés à l'aide de l'apprentissage par renforcement.
• En finance, l'apprentissage par renforcement peut aider à faire un métier rentable.

Limites de l'apprentissage par renforcement

• Données énormes : l'apprentissage par renforcement nécessite une grande quantité de données et d'expérience pour apprendre une politique optimale.
• Exploitation des récompenses : il est important de maintenir un équilibre entre l'exploration de l'état, la formation de la politique optimale et l'exploitation des connaissances obtenues pour augmenter la récompense. L'agent n'atteindra pas le meilleur résultat si l'exploration est inférieure à la moyenne.
• Sécurité : L'apprentissage par renforcement soulève des problèmes de sécurité si le système de récompense n'est pas conçu et convenablement limité.

Différences saillantes

En un mot, les principales différences entre l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage en profondeur sont les suivantes :

Apprentissage par renforcement profond - La combinaison

L’apprentissage par renforcement profond est apparu comme une nouvelle technique combinant des méthodes de renforcement et d’apprentissage profond. Le dernier moteur d'échecs, tel que AlphaZero, est un exemple d'apprentissage par renforcement profond. Dans AlphaZero, Deep Neural Networks utilise des fonctions mathématiques pour que l'agent apprenne à jouer aux échecs contre lui-même.

Chaque année, de grands acteurs du marché développent de nouvelles recherches et de nouveaux produits sur le marché. L'apprentissage en profondeur et l'apprentissage par renforcement devraient nous étonner avec des méthodes et des produits de pointe.

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