Apprentissage profond vs Apprentissage par renforcement

L’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement sont deux des sous-ensembles les plus populaires de l’intelligence artificielle. Le marché de l’IA market était d’environ 120 milliards de dollars en 2022 et augmente à un taux de croissance annuel composite (CAGR) ahurissant de plus de 38 %. À mesure que l’intelligence artificielle évolue, 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 les systèmes complexes. Nous allons explorer leur fonctionnement, ainsi que leurs applications, limites et différences de manière facile à comprendre.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond (DL) ?

L’apprentissage profond est le sous-ensemble de l’apprentissage automatique dans lequel nous utilisons des réseaux de neurones pour reconnaître des modèles dans les données données pour la modélisation prédictive sur les données non vues. Les données peuvent être tabulaires, textuelles, d’images ou de parole.

L’apprentissage profond a émergé dans les années 1950 lorsque Frank Rosenblatt a rédigé un article de recherche sur le perceptron en 1958. Le perceptron était la première architecture de réseau de neurones qui pouvait être formée pour effectuer des tâches d’apprentissage supervisé linéaires. Au fil du temps, la recherche dans le domaine, la disponibilité d’une grande quantité de données et les ressources computationnelles étendues ont encore renforcé le domaine de l’apprentissage profond.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Le réseau de neurones est le bloc de construction de l’apprentissage profond. Le réseau de neurones s’inspire du cerveau humain ; 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 cachée effectue une transformation non linéaire sur les données, et la couche de sortie affiche les résultats. L’erreur entre la prédiction à 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 de neurones

Types d’architectures d’apprentissage profond

Il existe différents types d’architectures de réseaux de neurones, tels que :

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

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

Applications de l’apprentissage profond

L’apprentissage profond trouve ses applications dans de nombreuses industries.

• Dans les soins de santé, les méthodes de vision par ordinateur utilisant des réseaux de neurones convolutionnels peuvent être utilisées pour analyser les images médicales, par exemple les scans CT et IRM.
• Dans le secteur financier, il peut prédire les prix des actions et détecter les activités frauduleuses.
• Les méthodes d’apprentissage profond dans le traitement automatique des langues sont utilisées pour la traduction automatique, l’analyse des sentiments, etc.

Limitations de l’apprentissage profond

Bien que l’apprentissage profond ait obtenu des résultats à l’état de l’art dans de nombreuses industries, il a ses limites, qui sont les suivantes :

• Données massives : l’apprentissage profond nécessite une grande quantité de données étiquetées pour la formation. Le manque de données étiquetées donnera des résultats médiocres.
• Chronophage : il peut prendre des heures et parfois des jours pour former sur le jeu de données. L’apprentissage profond implique beaucoup d’expérimentation pour atteindre la référence requise ou obtenir des résultats tangibles, et un manque d’itération rapide peut ralentir le processus.
• Ressources computationnelles : l’apprentissage profond nécessite des ressources computationnelles telles que des GPU et des TPU pour la formation. Les modèles d’apprentissage profond occupent beaucoup d’espace après la formation, ce qui peut être un problème lors du déploiement.

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

L’apprentissage par renforcement, d’un autre côté, 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 adopte le comportement souhaité et en le pénalisant sinon. Avec l’expérience, l’agent apprend la politique optimale pour maximiser la récompense.

Historiquement, l’apprentissage par renforcement a attiré l’attention dans les années 1950 et 1960 car 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 actor-critic, qui ont encore renforcé la praticité du domaine.

Applications de l’apprentissage par renforcement

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

• La robotique est l’une des applications les plus célébrées de l’apprentissage par renforcement. En utilisant les 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 les échecs et le Go. AlphaGo (moteur de Go) et AlphaZero (moteur d’échecs) sont développés à l’aide de l’apprentissage par renforcement.
• Dans la finance, l’apprentissage par renforcement peut aider à effectuer un commerce rentable.

Limitations de l’apprentissage par renforcement

• Données massives : l’apprentissage par renforcement nécessite une grande quantité de données et d’expérience pour apprendre une politique optimale.
• Exploitation de la récompense : 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 ne parviendra pas au meilleur résultat si l’exploration est médiocre.
• Sécurité : l’apprentissage par renforcement soulève des préoccupations de sécurité si le système de récompense n’est pas conçu et contraint de manière appropriée.

Différences saillantes

En résumé, les différences saillantes entre l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage profond sont les suivantes :

Apprentissage par renforcement profond – La combinaison

L’apprentissage par renforcement profond est apparu comme une nouvelle technique qui combine les méthodes d’apprentissage par renforcement et d’apprentissage profond. Le dernier moteur d’échecs, tel que AlphaZero, est un exemple d’apprentissage par renforcement profond. Dans AlphaZero, les réseaux de neurones profonds utilisent des fonctions mathématiques pour que l’agent apprenne à jouer aux échecs contre lui-même.

Chaque année, les grands acteurs du marché développent de nouvelles recherches et produits sur le marché. L’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement devraient nous étonner avec des méthodes et des produits à la pointe de la technologie.

Vous souhaitez plus de contenu lié à l’IA ? Visitez unite.ai.