Pembelajaran Dalam melawan Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran Dalam dan Pembelajaran Penguatan adalah dua subset paling populer dari Kecerdasan Buatan. Pasar AI mencapai sekitar $120 miliar pada tahun 2022 dan meningkat dengan tingkat pertumbuhan luar biasa di atas 38%. Ketika kecerdasan buatan berkembang, dua 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 menjelajahi bagaimana mereka bekerja bersama dengan aplikasi, keterbatasan, dan perbedaan mereka dengan cara yang mudah dipahami.

Apa itu Pembelajaran Dalam (DL)?

Pembelajaran Dalam adalah subset dari pembelajaran mesin di mana kita menggunakan Jaringan Saraf untuk mengenali pola dalam data yang diberikan untuk pemodelan prediktif pada data yang tidak terlihat. Data dapat berupa tabel, teks, gambar, atau ucapan.

Pembelajaran Dalam muncul pada tahun 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 pengawasan linier. Seiring waktu, penelitian di bidang ini, ketersediaan jumlah data yang besar, dan sumber daya komputasi yang luas telah lebih lanjut meningkatkan bidang pembelajaran dalam.

Bagaimana Pembelajaran Dalam Bekerja?

Jaringan Saraf adalah blok bangunan dari pembelajaran dalam. Jaringan Saraf terinspirasi oleh otak manusia; itu mengandung node (neuron) yang mengirimkan informasi. Jaringan saraf memiliki tiga lapisan:

• Lapisan Input
• Lapisan Tersembunyi
• Lapisan Output.

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

Jaringan Saraf

Jenis Arsitektur Pembelajaran Dalam

Ada beberapa jenis arsitektur jaringan saraf, seperti:

• Jaringan Saraf Buatan (ANN)
• Jaringan Saraf Konvolusional (CNN)
• Jaringan Saraf Rekuren (RNN)
• Jaringan Saraf Generatif Adversarial (GAN), dll.

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

Aplikasi Pembelajaran Dalam

Pembelajaran Dalam menemukan aplikasinya di banyak industri.

• Dalam Kesehatan, metode berbasis Penglihatan Komputer yang menggunakan jaringan saraf konvolusional dapat digunakan untuk menganalisis gambar medis, seperti CT dan MRI.
• Dalam sektor keuangan, dapat memprediksi harga saham dan mendeteksi kegiatan penipuan.
• Metode Pembelajaran Dalam dalam Pengolahan Bahasa Alami digunakan untuk terjemahan mesin, analisis sentimen, dll.

Keterbatasan Pembelajaran Dalam

Meskipun pembelajaran dalam telah mencapai hasil yang luar biasa di banyak industri, itu memiliki keterbatasan, yang adalah sebagai berikut:

• Data yang Besar: Pembelajaran Dalam memerlukan jumlah data yang besar dan dilabeli untuk pelatihan. Kekurangan data yang dilabeli akan menghasilkan hasil yang tidak memuaskan.
• Menghabiskan Waktu: Dapat memakan waktu berjam-jam dan kadang-kadang berhari-hari untuk melatih pada dataset. Pembelajaran dalam melibatkan banyak eksperimen untuk mencapai benchmark yang diinginkan atau mencapai hasil yang nyata, dan kurangnya iterasi yang cepat dapat memperlambat proses.
• Sumber Daya Komputasi: Pembelajaran Dalam memerlukan sumber daya komputasi seperti GPU dan TPU untuk pelatihan. Model pembelajaran dalam memerlukan ruang yang cukup setelah pelatihan, yang dapat menjadi masalah selama penerapan.

Apa itu Pembelajaran Penguatan (RL)?

Pembelajaran Penguatan, di sisi lain, adalah subset dari kecerdasan buatan di mana sebuah agen melakukan aksi pada lingkungannya. “Pembelajaran” terjadi dengan menghadiahkan agen ketika ia melakukan perilaku yang diinginkan dan menghukumnya jika tidak. Dengan pengalaman, agen belajar kebijakan optimal untuk memaksimalkan hadiah.

Secara historis, pembelajaran penguatan mendapat perhatian pada tahun 1950-an dan 1960-an karena algoritma pengambilan keputusan dikembangkan untuk sistem yang kompleks. Oleh karena itu, penelitian di bidang ini telah menghasilkan algoritma baru seperti Q-Learning, SARSA, dan actor-critic, yang lebih lanjut meningkatkan kepraktisan bidang ini.

Aplikasi Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran Penguatan memiliki aplikasi yang signifikan di semua industri utama.

• Robotik adalah salah satu aplikasi paling terkenal dalam pembelajaran penguatan. Dengan menggunakan metode pembelajaran penguatan, kita memungkinkan robot untuk belajar dari lingkungan dan melakukan tugas yang diperlukan.
• Pembelajaran Penguatan digunakan untuk mengembangkan mesin untuk permainan seperti Catur dan Go. AlphaGo (mesin Go) dan AlphaZero (mesin catur) dikembangkan menggunakan pembelajaran penguatan.
• Dalam keuangan, pembelajaran penguatan dapat membantu dalam membuat perdagangan yang menguntungkan.

Keterbatasan Pembelajaran Penguatan

• Data yang Besar: Pembelajaran Penguatan memerlukan jumlah data yang besar dan pengalaman untuk belajar kebijakan optimal.
• Penggunaan Hadiah: Penting untuk mempertahankan keseimbangan antara menjelajahi keadaan, membentuk kebijakan optimal, dan mengambil keuntungan dari pengetahuan yang diperoleh untuk meningkatkan hadiah. Agen tidak akan mencapai hasil terbaik jika eksplorasi tidak memadai.
• Keamanan: Pembelajaran Penguatan menimbulkan kekhawatiran keamanan jika sistem hadiah tidak dirancang dan dibatasi dengan tepat.

Perbedaan yang Jelas

Dalam intinya, perbedaan yang jelas antara Pembelajaran Penguatan dan Pembelajaran Dalam adalah sebagai berikut:

Pembelajaran Penguatan Dalam – Kombinasi

Pembelajaran Penguatan Dalam muncul sebagai teknik baru yang menggabungkan metode pembelajaran penguatan dan pembelajaran dalam. Mesin catur terbaru, seperti AlphaZero, adalah contoh Pembelajaran Penguatan Dalam. Dalam AlphaZero, Jaringan Saraf Dalam menggunakan fungsi matematika untuk agen belajar bermain catur melawan dirinya sendiri.

Setiap tahun, pemain besar di pasar mengembangkan penelitian dan produk baru di pasar. Pembelajaran Dalam dan Pembelajaran Penguatan diharapkan akan memukau kita dengan metode dan produk yang canggih.

Inginkan lebih banyak konten yang terkait dengan AI? Kunjungi unite.ai.