Pembelajaran Mendalam vs Pembelajaran Penguatan

Deep Learning dan Reinforcement Learning adalah dua himpunan bagian dari kecerdasan buatan yang paling populer. AI pasar adalah sekitar $120 miliar pada tahun 2022 dan meningkat dengan CAGR yang mencengangkan di atas 38%. Ketika kecerdasan buatan berkembang, kedua pendekatan ini (RL dan DL) telah digunakan untuk memecahkan banyak masalah, termasuk pengenalan gambar, terjemahan mesin, dan pengambilan keputusan untuk sistem yang kompleks. Kami akan mengeksplorasi bagaimana mereka bekerja bersama dengan aplikasi, batasan, dan perbedaan mereka dengan cara yang mudah dipahami.

Apa itu Deep Learning (DL)?

Pembelajaran Mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin di mana kami menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan untuk mengenali pola dalam data tertentu untuk pemodelan prediktif pada data yang tidak terlihat. Datanya bisa berupa tabel, teks, gambar, atau ucapan.

Deep Learning muncul pada 1950-an ketika Frank Rosenblatt menulis makalah penelitian tentang Perceptron pada tahun 1958. Perceptron adalah arsitektur jaringan saraf pertama yang dapat dilatih untuk melakukan tugas pembelajaran terawasi linier. Seiring waktu, penelitian di lapangan, ketersediaan data dalam jumlah besar, dan sumber daya komputasi yang luas semakin meningkatkan bidang pembelajaran yang mendalam.

Seberapa Jauh Pembelajaran Bekerja?

Neural Network adalah blok bangunan pembelajaran yang mendalam. Otak manusia menginspirasi Neural Network; Ini berisi node (neuron) yang mengirimkan informasi. Jaringan saraf memiliki tiga lapisan:

• Lapisan Masukan
• Lapisan Tersembunyi
• Lapisan Keluaran.

Lapisan input menerima data yang diberikan oleh pengguna dan meneruskannya ke lapisan tersembunyi. Lapisan tersembunyi melakukan transformasi non-linier pada data, dan lapisan keluaran menampilkan hasilnya. Kesalahan antara prediksi pada lapisan keluaran dan nilai sebenarnya dihitung menggunakan fungsi kerugian. Proses berlanjut secara iteratif sampai kerugian diminimalkan.

Jaringan syaraf

Jenis Arsitektur Deep Learning

Ada berbagai jenis arsitektur jaringan saraf, seperti:

• Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
• Jaringan Neural Konvolusional (CNN)
• Jaringan Neural Berulang (RNN)
• Jaringan Adversarial Generatif (GAN), dll.

Penggunaan arsitektur jaringan saraf tergantung pada jenis masalah yang sedang dipertimbangkan.

Aplikasi Deep Learning

Deep Learning menemukan penerapannya di banyak industri.

• Dalam Layanan Kesehatan, metode berbasis Computer Vision yang menggunakan jaringan saraf konvolusional dapat digunakan untuk menganalisis gambar medis, misalnya pemindaian CT dan MRI.
• Di sektor keuangan, dapat memprediksi harga saham dan mendeteksi aktivitas penipuan.
• Metode Deep Learning di Pengolahan Bahasa alami digunakan untuk terjemahan mesin, analisis sentimen, dll.

Keterbatasan Deep Learning

Meskipun pembelajaran mendalam telah mencapai hasil yang canggih di banyak industri, ia memiliki keterbatasan, yaitu sebagai berikut:

• Data Besar: Pembelajaran Mendalam membutuhkan sejumlah besar data berlabel untuk pelatihan. Kurangnya data berlabel akan memberikan hasil di bawah standar.
• Memakan waktu: Butuh waktu berjam-jam dan terkadang berhari-hari untuk melatih kumpulan data. Pembelajaran mendalam melibatkan banyak eksperimen untuk mencapai tolok ukur yang diperlukan atau mencapai hasil yang nyata, dan kurangnya iterasi yang cepat dapat memperlambat prosesnya.
• Sumber Daya Komputasi: Pembelajaran Jauh membutuhkan sumber daya komputasi seperti GPU dan TPU untuk pelatihan. Model pembelajaran mendalam menempati banyak ruang setelah pelatihan, yang dapat menjadi masalah selama penerapan.

Apa itu Reinforcement Learning (RL)?

Pembelajaran Penguatan, di sisi lain, adalah bagian dari kecerdasan buatan di mana agen melakukan tindakan terhadap lingkungannya. “Belajar” terjadi dengan memberi penghargaan kepada agen ketika melakukan perilaku yang diinginkan dan menghukumnya sebaliknya. Dengan pengalaman, agen mempelajari kebijakan optimal untuk memaksimalkan hadiah.

Secara historis, pembelajaran penguatan mendapat sorotan pada 1950-an dan 1960-an karena algoritma pengambilan keputusan dikembangkan untuk sistem yang kompleks. Oleh karena itu penelitian di lapangan telah menghasilkan algoritme baru seperti Q-Learning, SARSA, dan aktor-kritik, yang memajukan kepraktisan area tersebut.

Aplikasi Pembelajaran Penguatan

Reinforcement Learning memiliki aplikasi penting di semua industri besar.

• Robotika adalah salah satu aplikasi paling terkenal dalam pembelajaran penguatan. Menggunakan metode pembelajaran penguatan, kami mengizinkan robot untuk belajar dari lingkungan dan melakukan tugas yang diperlukan.
• Reinforcement Learning digunakan untuk mengembangkan mesin untuk game seperti Chess and Go. AlphaGo (mesin Go) dan AlphaZero (mesin catur) dikembangkan menggunakan pembelajaran penguatan.
• Di bidang keuangan, pembelajaran penguatan dapat membantu dalam melakukan perdagangan yang menguntungkan.

Keterbatasan Pembelajaran Penguatan

• Data Besar: Pembelajaran Penguatan membutuhkan sejumlah besar data dan pengalaman untuk mempelajari kebijakan yang optimal.
• Eksploitasi Penghargaan: Penting untuk menjaga keseimbangan antara menjelajahi negara, membentuk kebijakan yang optimal, dan memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh untuk meningkatkan penghargaan. Agen tidak akan mencapai hasil terbaik jika eksplorasi di bawah standar.
• Keamanan: Pembelajaran Penguatan menimbulkan masalah keamanan jika sistem penghargaan tidak dirancang dan dibatasi dengan tepat.

Perbedaan yang Menonjol

Singkatnya, perbedaan yang menonjol antara Reinforcement Learning dan Deep Learning adalah sebagai berikut:

Pembelajaran Penguatan Mendalam – Kombinasi

Pembelajaran Penguatan Mendalam muncul sebagai teknik baru yang menggabungkan metode penguatan dan pembelajaran mendalam. Mesin catur terbaru, seperti AlfaZero, adalah contoh Pembelajaran Penguatan Mendalam. Di AlphaZero, Deep Neural Networks menggunakan fungsi matematika agar agen belajar bermain catur melawan dirinya sendiri.

Setiap tahun, pemain besar di pasar mengembangkan penelitian dan produk baru di pasar. Deep Learning dan Reinforcement Learning diharapkan dapat mengejutkan kita dengan metode dan produk mutakhir.

Ingin lebih banyak konten terkait AI? Mengunjungi bersatu.ai.