Apprendimento profondo vs Apprendimento per rinforzo

Deep Learning e Reinforcement Learning sono due dei sottoinsiemi più popolari dell'intelligenza artificiale. L'IA mercato era di circa $ 120 miliardi nel 2022 e sta aumentando a un CAGR da capogiro superiore al 38%. Con l'evoluzione dell'intelligenza artificiale, questi due approcci (RL e DL) sono stati utilizzati per risolvere molti problemi, tra cui il riconoscimento delle immagini, la traduzione automatica e il processo decisionale per sistemi complessi. Esploreremo come funzionano insieme alle loro applicazioni, limitazioni e differenze in un modo facile da capire.

Che cos'è l'apprendimento profondo (DL)?

Deep Learning è il sottoinsieme di machine learning in cui utilizziamo le reti neurali per riconoscere i modelli nei dati forniti per la modellazione predittiva sui dati invisibili. I dati possono essere tabulari, testo, immagine o discorso.

Il deep learning è emerso negli anni '1950 quando Frank Rosenblatt ha scritto un documento di ricerca su Perceptron nel 1958. Perceptron è stata la prima architettura di rete neurale che poteva essere addestrata per eseguire compiti di apprendimento supervisionato lineare. Nel corso del tempo, la ricerca sul campo, la disponibilità dell'enorme quantità di dati e le vaste risorse computazionali hanno ulteriormente rafforzato il campo del deep learning.

Come funziona il Deep Learning?

La rete neurale è l'elemento costitutivo del deep learning. Il cervello umano ispira la Rete Neurale; Contiene nodi (neuroni) che trasmettono informazioni. Una rete neurale ha tre livelli:

• Livello di input
• Strato nascosto
• Livello di output.

Il livello di input riceve i dati forniti dall'utente e li passa al livello nascosto. Il livello nascosto esegue una trasformazione non lineare sui dati e il livello di output visualizza i risultati. L'errore tra la previsione al livello di output e il valore effettivo viene calcolato utilizzando una funzione di perdita. Il processo continua in modo iterativo finché la perdita non viene ridotta al minimo.

Rete neurale

Tipi di architetture di deep learning

Esistono vari tipi di architetture di reti neurali, come ad esempio:

• Reti neurali artificiali (ANN)
• Reti neurali convoluzionali (CNN)
• Reti neurali ricorrenti (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN), ecc.

L'utilizzo di un'architettura di rete neurale dipende dal tipo di problema in esame.

Applicazioni dell'apprendimento profondo

Il deep learning trova le sue applicazioni in molti settori.

• In sanità, Visione computerizzata metodi basati che impiegano reti neurali convoluzionali possono essere utilizzati per analizzare le immagini mediche, ad esempio, scansioni TC e MRI.
• Nel settore finanziario, può prevedere i prezzi delle azioni e rilevare attività fraudolente.
• Metodi di Deep Learning in Elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzati per la traduzione automatica, l'analisi del sentimento, ecc.

Limiti dell'apprendimento profondo

Sebbene il deep learning abbia raggiunto risultati all'avanguardia in molti settori, ha i suoi limiti, che sono i seguenti:

• Dati enormi: il deep learning richiede un'enorme quantità di dati etichettati per l'addestramento. La mancanza di dati etichettati darà risultati scadenti.
• Richiede tempo: l'addestramento sul set di dati può richiedere ore e talvolta giorni. Il deep learning comporta molta sperimentazione per raggiungere il benchmark richiesto o ottenere risultati tangibili e la mancanza di una rapida iterazione può rallentare il processo.
• Risorse computazionali: il deep learning richiede risorse computazionali come GPU e TPU per l'addestramento. I modelli di deep learning occupano molto spazio dopo l'addestramento, il che può rappresentare un problema durante la distribuzione.

Cos'è l'apprendimento per rinforzo (RL)?

L'apprendimento per rinforzo, d'altra parte, è il sottoinsieme dell'intelligenza artificiale in cui un agente esegue un'azione sul suo ambiente. L'"apprendimento" avviene premiando l'agente quando subisce il comportamento desiderato e penalizzandolo altrimenti. Con l'esperienza, l'agente apprende la politica ottimale per massimizzare la ricompensa.

Storicamente, l'apprendimento per rinforzo ha ottenuto i riflettori negli anni '1950 e '1960 perché sono stati sviluppati algoritmi decisionali per sistemi complessi. Pertanto la ricerca sul campo ha portato a nuovi algoritmi come Q-Learning, SARSA e attore critico, che hanno favorito la praticità dell'area.

Applicazioni dell'apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo ha notevoli applicazioni in tutti i principali settori.

• Robotica è una delle applicazioni più celebri nell'apprendimento per rinforzo. Utilizzando metodi di apprendimento per rinforzo, consentiamo ai robot di apprendere dall'ambiente ed eseguire il compito richiesto.
• L'apprendimento per rinforzo viene utilizzato per sviluppare motori per giochi come Chess and Go. AlphaGo (motore Go) e AlphaZero (motore scacchistico) sono sviluppati utilizzando l'apprendimento per rinforzo.
• In finanza, l'apprendimento per rinforzo può aiutare a fare affari redditizi.

Limitazioni dell'apprendimento per rinforzo

• Dati enormi: l'apprendimento per rinforzo richiede una grande quantità di dati ed esperienza per apprendere una politica ottimale.
• Sfruttamento della ricompensa: è importante mantenere un equilibrio tra l'esplorazione dello stato, la formazione della politica ottimale e lo sfruttamento delle conoscenze ottenute per aumentare la ricompensa. L'agente non raggiungerà il miglior risultato se l'esplorazione è scadente.
• Sicurezza: l'apprendimento per rinforzo solleva problemi di sicurezza se il sistema di ricompensa non è progettato e opportunamente vincolato.

Differenze salienti

In poche parole, le differenze salienti tra Reinforcement Learning e Deep Learning sono le seguenti:

Deep Reinforcement Learning: la combinazione

Apprendimento di rinforzo profondo è emersa come una nuova tecnica che combina metodi di rinforzo e apprendimento profondo. L'ultimo motore di scacchi, ad esempio Alpha Zero, è un esempio di Deep Reinforcement Learning. In AlphaZero, le reti neurali profonde utilizzano funzioni matematiche affinché l'agente impari a giocare a scacchi contro se stesso.

Ogni anno, i grandi attori del mercato sviluppano nuove ricerche e prodotti sul mercato. Ci si aspetta che Deep Learning e Reinforcement Learning ci stupiscano con metodi e prodotti all'avanguardia.

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