डीप लर्निंग बनाम रीइन्फोर्समेंट लर्निंग

डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दो सबसे लोकप्रिय उपसमूह हैं। ऐ बाजार 120 में लगभग $2022 बिलियन था और 38% से ऊपर की आश्चर्यजनक सीएजीआर से बढ़ रहा है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित हुई, इन दो दृष्टिकोणों (आरएल और डीएल) का उपयोग छवि पहचान, मशीन अनुवाद और जटिल प्रणालियों के लिए निर्णय लेने सहित कई समस्याओं को हल करने के लिए किया गया है। हम यह पता लगाएंगे कि वे अपने अनुप्रयोगों, सीमाओं और अंतरों के साथ समझने में आसान तरीके से कैसे काम करते हैं।

डीप लर्निंग (डीएल) क्या है?

डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का सबसेट है जिसमें हम अदृश्य डेटा पर पूर्वानुमानित मॉडलिंग के लिए दिए गए डेटा में पैटर्न को पहचानने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करते हैं। डेटा सारणीबद्ध, पाठ्य, छवि या वाक् हो सकता है।

डीप लर्निंग का उदय 1950 के दशक में हुआ जब फ्रैंक रोसेनब्लैट ने 1958 में परसेप्ट्रॉन पर एक शोध पत्र लिखा। परसेप्ट्रॉन पहला तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर था जिसे रैखिक पर्यवेक्षित शिक्षण कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता था। समय के साथ, क्षेत्र में अनुसंधान, भारी मात्रा में डेटा की उपलब्धता और व्यापक कम्प्यूटेशनल संसाधनों ने गहन शिक्षण क्षेत्र को और ऊपर उठा दिया है।

डीप लर्निंग कैसे काम करती है?

न्यूरल नेटवर्क गहन शिक्षण का निर्माण खंड है। मानव मस्तिष्क तंत्रिका नेटवर्क को प्रेरित करता है; इसमें नोड्स (न्यूरॉन्स) होते हैं जो सूचना प्रसारित करते हैं। एक तंत्रिका नेटवर्क में तीन परतें होती हैं:

• इनपुट परत
• छिपी हुई परत
• आउटपुट परत.

इनपुट परत उपयोगकर्ता द्वारा दिए गए डेटा को प्राप्त करती है और इसे छिपी हुई परत तक पहुंचाती है। छिपी हुई परत डेटा पर एक गैर-रेखीय परिवर्तन करती है, और आउटपुट परत परिणाम प्रदर्शित करती है। आउटपुट स्तर पर पूर्वानुमान और वास्तविक मूल्य के बीच त्रुटि की गणना हानि फ़ंक्शन का उपयोग करके की जाती है। यह प्रक्रिया लगातार तब तक जारी रहती है जब तक कि नुकसान कम से कम न हो जाए।

तंत्रिका नेटवर्क

डीप लर्निंग आर्किटेक्चर के प्रकार

तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर विभिन्न प्रकार के होते हैं, जैसे:

• कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (ANN)
• संवैधानिक तंत्रिका नेटवर्क (CNN)
• आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNN)
• जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन), आदि।

तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का उपयोग विचाराधीन समस्या के प्रकार पर निर्भर करता है।

डीप लर्निंग के अनुप्रयोग

डीप लर्निंग का अनुप्रयोग कई उद्योगों में होता है।

• स्वास्थ्य सेवा में, कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करने वाली कंप्यूटर विज़न आधारित विधियों का उपयोग चिकित्सा छवियों के विश्लेषण के लिए किया जा सकता है, जैसे, सीटी और एमआरआई स्कैन।
• वित्त क्षेत्र में, यह स्टॉक की कीमतों की भविष्यवाणी कर सकता है और धोखाधड़ी वाली गतिविधियों का पता लगा सकता है।
• गहन शिक्षण विधियां प्राकृतिक भाषा संसाधन मशीनी अनुवाद, भावना विश्लेषण आदि के लिए उपयोग किया जाता है।

गहन शिक्षण की सीमाएँ

हालाँकि गहन शिक्षण ने कई उद्योगों में अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त किए हैं, लेकिन इसकी अपनी सीमाएँ हैं, जो इस प्रकार हैं:

• विशाल डेटा: डीप लर्निंग को प्रशिक्षण के लिए भारी मात्रा में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है। लेबल किए गए डेटा की कमी घटिया परिणाम देगी।
• समय लेने वाली: डेटासेट पर प्रशिक्षित होने में घंटों और कभी-कभी दिन लग सकते हैं। गहन शिक्षण में आवश्यक बेंचमार्क तक पहुंचने या ठोस परिणाम प्राप्त करने के लिए बहुत सारे प्रयोग शामिल होते हैं, और तेजी से पुनरावृत्ति की कमी प्रक्रिया को धीमा कर सकती है।
• कम्प्यूटेशनल संसाधन: डीप लर्निंग को प्रशिक्षण के लिए जीपीयू और टीपीयू जैसे कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। गहन शिक्षण मॉडल प्रशिक्षण के बाद पर्याप्त जगह घेरते हैं, जो तैनाती के दौरान एक मुद्दा हो सकता है।

सुदृढीकरण सीखना (आरएल) क्या है?

दूसरी ओर, सुदृढीकरण सीखना कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसेट है जिसमें एक एजेंट अपने पर्यावरण पर कार्रवाई करता है। "सीखना" एजेंट द्वारा वांछित व्यवहार करने पर उसे पुरस्कृत करने और अन्यथा दंडित करने से होता है। अनुभव के साथ, एजेंट इनाम को अधिकतम करने के लिए इष्टतम नीति सीखता है।

ऐतिहासिक रूप से, सुदृढीकरण सीखने को 1950 और 1960 के दशक में सुर्खियों मिली क्योंकि जटिल प्रणालियों के लिए निर्णय लेने वाले एल्गोरिदम विकसित किए गए थे। इसलिए क्षेत्र में अनुसंधान ने क्यू-लर्निंग, एसएआरएसए और अभिनेता-आलोचक जैसे नए एल्गोरिदम को जन्म दिया है, जिसने क्षेत्र की व्यावहारिकता को आगे बढ़ाया है।

सुदृढीकरण सीखने के अनुप्रयोग

सुदृढीकरण सीखने का सभी प्रमुख उद्योगों में उल्लेखनीय अनुप्रयोग है।

• रोबोटिक्स सुदृढीकरण सीखने में सबसे प्रसिद्ध अनुप्रयोगों में से एक है। सुदृढीकरण सीखने के तरीकों का उपयोग करके, हम रोबोटों को पर्यावरण से सीखने और आवश्यक कार्य करने की अनुमति देते हैं।
• सुदृढीकरण शिक्षण का उपयोग शतरंज और गो जैसे खेलों के लिए इंजन विकसित करने के लिए किया जाता है। अल्फ़ागो (गो इंजन) और अल्फ़ाज़ीरो (शतरंज इंजन) को सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके विकसित किया गया है।
• वित्त में, सुदृढीकरण सीखना एक लाभदायक व्यापार बनाने में सहायता कर सकता है।

सुदृढीकरण सीखने की सीमाएँ

• विशाल डेटा: सुदृढीकरण सीखने के लिए एक इष्टतम नीति सीखने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा और अनुभव की आवश्यकता होती है।
• पुरस्कार शोषण: राज्य की खोज, इष्टतम नीति बनाने और पुरस्कार बढ़ाने के लिए प्राप्त ज्ञान का दोहन करने के बीच संतुलन बनाए रखना महत्वपूर्ण है। यदि अन्वेषण घटिया है तो एजेंट सर्वोत्तम परिणाम तक नहीं पहुंच पाएगा।
• सुरक्षा: यदि इनाम प्रणाली को डिज़ाइन नहीं किया गया है और उचित रूप से प्रतिबंधित नहीं किया गया है तो सुदृढीकरण सीखना सुरक्षा चिंताओं को जन्म देता है।

मुख्य अंतर

संक्षेप में, सुदृढीकरण शिक्षण और गहन शिक्षण के बीच मुख्य अंतर इस प्रकार हैं:

गहन सुदृढीकरण सीखना - संयोजन

डीप रीइनफोर्समेंट लर्निंग एक नई तकनीक के रूप में उभरी है जो रीइन्फोर्समेंट और डीप लर्निंग विधियों को जोड़ती है। नवीनतम शतरंज इंजन, जैसे अल्फ़ाज़ो, डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का एक उदाहरण है। अल्फ़ाज़ीरो में, डीप न्यूरल नेटवर्क्स एजेंट के लिए गणितीय कार्यों को नियोजित करता है ताकि वह अपने खिलाफ शतरंज खेलना सीख सके।

हर साल, बाज़ार के बड़े खिलाड़ी बाज़ार में नए शोध और उत्पाद विकसित करते हैं। गहन शिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण से हमें अत्याधुनिक तरीकों और उत्पादों से आश्चर्यचकित होने की उम्मीद है।

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