Duboko učenje nasuprot učenju s pojačanjem

Duboko učenje i učenje s pojačanjem dva su najpopularnija podskupa umjetne inteligencije. AI tržište iznosio je oko 120 milijardi USD 2022. i povećava se zapanjujućim CAGR-om iznad 38%. Kako se umjetna inteligencija razvijala, ova dva pristupa (RL i DL) korištena su za rješavanje mnogih problema, uključujući prepoznavanje slika, strojno prevođenje i donošenje odluka za složene sustave. Istražit ćemo kako rade zajedno s njihovim primjenama, ograničenjima i razlikama na lako razumljiv način.

Što je duboko učenje (DL)?

Duboko učenje je podskup strojnog učenja u kojem koristimo neuronske mreže za prepoznavanje uzoraka u danim podacima za prediktivno modeliranje na nevidljivim podacima. Podaci mogu biti tablični, tekstualni, slikovni ili govorni.

Duboko učenje pojavilo se 1950-ih kada je Frank Rosenblatt napisao istraživački rad o Perceptronu 1958. Perceptron je bio prva arhitektura neuronske mreže koja se mogla osposobiti za izvršavanje zadataka linearnog nadziranog učenja. Tijekom vremena, istraživanja na terenu, dostupnost goleme količine podataka i opsežni računalni resursi dodatno su uzburkali područje dubokog učenja.

Kako funkcionira duboko učenje?

Neuronska mreža je građevni blok dubokog učenja. Ljudski mozak nadahnjuje neuronsku mrežu; Sadrži čvorove (neurone) koji prenose informacije. Neuronska mreža ima tri sloja:

• Ulazni sloj
• Skriveni sloj
• Izlazni sloj.

Ulazni sloj prima podatke koje daje korisnik i prosljeđuje ih skrivenom sloju. Skriveni sloj izvodi nelinearnu transformaciju podataka, a izlazni sloj prikazuje rezultate. Pogreška između predviđanja na izlaznom sloju i stvarne vrijednosti izračunava se pomoću funkcije gubitka. Proces se ponavlja iterativno sve dok se gubitak ne smanji na minimum.

Živčana mreža

Vrste arhitektura dubokog učenja

Postoje različite vrste arhitektura neuronskih mreža, kao što su:

• Umjetne neuronske mreže (ANN)
• Konvolucijske neuronske mreže (CNN)
• Ponavljajuće neuronske mreže (RNN)
• Generativne kontradiktorne mreže (GAN) itd.

Korištenje arhitekture neuronske mreže ovisi o vrsti problema koji se razmatra.

Primjene dubokog učenja

Duboko učenje nalazi svoje primjene u mnogim industrijama.

• U zdravstvu se mogu koristiti metode temeljene na računalnom vidu koje koriste konvolucijske neuronske mreže analiziranje medicinskih slika, npr. CT i MRI skeniranja.
• U financijskom sektoru može predvidjeti cijene dionica i otkriti lažne aktivnosti.
• Metode dubokog učenja u Obrada prirodnog jezika koriste se za strojno prevođenje, analizu osjećaja itd.

Ograničenja dubokog učenja

Iako je duboko učenje postiglo najsuvremenije rezultate u mnogim industrijama, ono ima svoja ograničenja, koja su sljedeća:

• Ogromni podaci: Duboko učenje zahtijeva golemu količinu označenih podataka za obuku. Nedostatak označenih podataka dat će loše rezultate.
• Oduzima puno vremena: mogu potrajati sati, a ponekad i dani za obuku na skupu podataka. Duboko učenje uključuje mnogo eksperimentiranja kako bi se postiglo traženo mjerilo ili postigli opipljivi rezultati, a nedostatak brzog ponavljanja može usporiti proces.
• Računalni resursi: Duboko učenje zahtijeva računalne resurse kao što su GPU i TPU za obuku. Modeli dubokog učenja zauzimaju dovoljno prostora nakon obuke, što može biti problem tijekom implementacije.

Što je učenje potkrepljivanjem (RL)?

Učenje s potkrepljenjem je, s druge strane, podskup umjetne inteligencije u kojem agent izvodi akciju u svojoj okolini. "Učenje" se događa nagrađivanjem agenta kada se podvrgne željenom ponašanju i kažnjavanjem u suprotnom. S iskustvom agent uči optimalnu politiku za maksimiziranje nagrade.

Povijesno gledano, učenje s potkrepljenjem dobilo je pozornost 1950-ih i 1960-ih jer su algoritmi za donošenje odluka razvijeni za složene sustave. Stoga su istraživanja na tom području dovela do novih algoritama kao što su Q-Learning, SARSA i actor-critic, koji su unaprijedili praktičnost područja.

Primjene potkrepljenog učenja

Učenje s pojačanjem ima značajne primjene u svim većim industrijama.

• Robotika jedna je od najslavnijih aplikacija u učenju s potkrepljenjem. Koristeći metode učenja s pojačanjem, omogućujemo robotima da uče iz okoline i obavljaju traženi zadatak.
• Reinforcement Learning koristi se za razvoj mehanizama za igre poput šaha i goa. AlphaGo (Go motor) i AlphaZero (šahovski motor) razvijeni su pomoću učenja s pojačanjem.
• U financijama, dodatno učenje može pomoći u stvaranju profitabilne trgovine.

Ograničenja učenja s potkrepljenjem

• Ogromni podaci: Učenje s pojačanjem zahtijeva veliku količinu podataka i iskustva kako bi se naučila optimalna politika.
• Iskorištavanje nagrade: važno je održavati ravnotežu između istraživanja stanja, oblikovanja optimalne politike i iskorištavanja stečenog znanja za povećanje nagrade. Agent neće postići najbolji rezultat ako je istraživanje ispod nivoa.
• Sigurnost: Učenje s potkrepljenjem izaziva brigu o sigurnosti ako sustav nagrađivanja nije dizajniran i prikladno ograničen.

Istaknute razlike

Ukratko, istaknute razlike između učenja s pojačanjem i dubokog učenja su sljedeće:

Učenje s dubokim pojačanjem – kombinacija

Deep Reinforcement Learning pojavilo se kao nova tehnika koja kombinira metode potkrepljenja i dubokog učenja. Najnoviji šahovski motor, kao što je alphazero, primjer je Deep Reinforcement Learninga. U AlphaZero, Deep Neural Networks koristi matematičke funkcije za agenta kako bi naučio igrati šah protiv sebe.

Svake godine veliki igrači na tržištu razvijaju nova istraživanja i proizvode na tržištu. Očekuje se da će nas duboko učenje i učenje s pojačanjem zadiviti vrhunskim metodama i proizvodima.

Želite više sadržaja vezanih uz umjetnu inteligenciju? Posjetiti ujediniti.ai.