Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning dan Reinforcement Learning adalah dua subset yang paling populer dari Kecerdasan Buatan. Pasar AI market sekitar $120 miliar pada 2022 dan meningkat dengan CAGR yang 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 dalam cara yang mudah dipahami.

Apa itu Deep Learning (DL)?

Deep Learning 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.

Deep Learning muncul pada 1950-an ketika Frank Rosenblatt menulis makalah penelitian tentang Perceptron pada 1958. Perceptron adalah arsitektur jaringan saraf pertama yang dapat dilatih untuk melakukan tugas pembelajaran pengawasan linier. Seiring waktu, penelitian di bidang, ketersediaan jumlah data yang besar, dan sumber daya komputasi yang luas telah lebih lanjut meningkatkan bidang deep learning.

Bagaimana Deep Learning Bekerja?

Jaringan Saraf adalah blok bangunan dari deep learning. 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 melewatinya 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 Deep Learning

Terdapat berbagai jenis arsitektur jaringan saraf, seperti:

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

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

Aplikasi Deep Learning

Deep Learning menemukan aplikasinya di banyak industri.

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

Keterbatasan Deep Learning

Meskipun deep learning telah mencapai hasil yang luar biasa di banyak industri, itu memiliki keterbatasan, yang sebagai berikut:

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

Apa itu Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning, di sisi lain, adalah subset dari kecerdasan buatan di mana sebuah agen melakukan aksi pada lingkungannya. “Pembelajaran” terjadi dengan memberikan penghargaan kepada agen ketika itu melakukan perilaku yang diinginkan dan menghukumnya jika tidak. Dengan pengalaman, agen belajar kebijakan optimal untuk memaksimalkan penghargaan.

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

Aplikasi Reinforcement Learning

Reinforcement Learning memiliki aplikasi yang terkenal di semua industri utama.

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

Keterbatasan Reinforcement Learning

• Data yang Besar: Reinforcement Learning memerlukan jumlah data yang besar dan pengalaman untuk belajar kebijakan optimal.
• Penghargaan Eksplotasi: Sangat penting untuk menjaga keseimbangan antara mengeksplorasi keadaan, membentuk kebijakan optimal, dan mengambil keuntungan dari pengetahuan yang diperoleh untuk meningkatkan penghargaan. Agen tidak akan mencapai hasil terbaik jika eksplorasi kurang memadai.
• Keamanan: Reinforcement Learning menimbulkan kekhawatiran keamanan jika sistem penghargaan tidak dirancang dan dibatasi dengan tepat.

Perbedaan yang Jelas

Dalam intinya, perbedaan yang jelas antara Reinforcement Learning dan Deep Learning adalah sebagai berikut:

Deep Reinforcement Learning – Kombinasi

Deep Reinforcement Learning muncul sebagai teknik baru yang menggabungkan metode reinforcement dan deep learning. Mesin catur terbaru, seperti AlphaZero, adalah contoh dari Deep Reinforcement Learning. 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. Deep Learning dan Reinforcement Learning diharapkan akan memukau kita dengan metode dan produk yang canggih.

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