Apprendimento Profondo vs Apprendimento per Rinforzo

L’Apprendimento Profondo e l’Apprendimento per Rinforzo sono due dei subset più popolari dell’Intelligenza Artificiale. Il mercato dell’IA era di circa 120 miliardi di dollari nel 2022 e sta aumentando a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) superiore al 38%. Man mano che l’intelligenza artificiale evolve, questi due approcci (RL e DL) sono stati utilizzati per risolvere molti problemi, tra cui il riconoscimento di immagini, la traduzione automatica e la presa di decisioni per sistemi complessi. Esploreremo come funzionano insieme alle loro applicazioni, limitazioni e differenze in modo facile da capire.

Cosa è l’Apprendimento Profondo (DL)?

L’Apprendimento Profondo è il subset dell’apprendimento automatico in cui utilizziamo le Reti Neurali per riconoscere modelli nei dati forniti per la modellazione predittiva sui dati non visti. I dati possono essere tabulari, testo, immagini o discorsi.

L’Apprendimento Profondo è emerso negli anni ’50 quando Frank Rosenblatt ha scritto un articolo di ricerca su Perceptron nel 1958. Perceptron era la prima architettura di rete neurale che poteva essere addestrata per eseguire compiti di apprendimento supervisionato lineare. Nel tempo, la ricerca nel campo, la disponibilità di una grande quantità di dati e le risorse computazionali estensive hanno ulteriormente sviluppato il campo dell’apprendimento profondo.

Come funziona l’Apprendimento Profondo?

La Rete Neurale è l’elemento fondamentale dell’apprendimento profondo. La Rete Neurale è ispirata al cervello umano; contiene nodi (neuroni) che trasmettono informazioni. Una rete neurale ha tre strati:

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

Lo strato di input riceve i dati forniti dall’utente e li passa allo strato nascosto. Lo strato nascosto esegue una trasformazione non lineare sui dati e lo strato di output visualizza i risultati. L’errore tra la previsione allo strato di output e il valore reale viene calcolato utilizzando una funzione di perdita. Il processo continua iterativamente fino a quando la perdita non viene minimizzata.

Rete Neurale

Tipi di Architetture di Apprendimento Profondo

Esistono vari tipi di architetture di rete neurale, come:

• Reti Neurali Artificiali (ANN)
• Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
• Reti Neurali Ricorrenti (RNN)
• Reti Neurali Avversarie Generative (GAN), ecc.

L’utilizzo di un’architettura di rete neurale dipende dal tipo di problema in considerazione.

Applicazioni dell’Apprendimento Profondo

L’Apprendimento Profondo trova le sue applicazioni in molti settori.

• Nel settore sanitario, i metodi di visione computerizzata che utilizzano reti neurali convoluzionali possono essere utilizzati per analizzare immagini mediche, ad esempio TC e MRI.
• Nel settore finanziario, può prevedere i prezzi delle azioni e rilevare attività fraudolente.
• I metodi di Apprendimento Profondo nell’elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzati per la traduzione automatica, l’analisi dei sentimenti, ecc.

Limitazioni dell’Apprendimento Profondo

Sebbene l’apprendimento profondo abbia raggiunto risultati di stato dell’arte in molti settori, ha le sue limitazioni, che sono le seguenti:

• Dati enormi: l’Apprendimento Profondo richiede una grande quantità di dati etichettati per l’addestramento. La mancanza di dati etichettati darà risultati scadenti.
• Tempo consumato: può richiedere ore e a volte giorni per addestrare sul set di dati. L’Apprendimento Profondo coinvolge molti esperimenti per raggiungere il benchmark richiesto o ottenere risultati tangibili, e la mancanza di iterazione rapida può rallentare il processo.
• Risorse computazionali: l’Apprendimento Profondo richiede risorse computazionali come GPU e TPU per l’addestramento. I modelli di Apprendimento Profondo occupano molto spazio dopo l’addestramento, il che può essere un problema durante il deploy.

Cosa è l’Apprendimento per Rinforzo (RL)?

L’Apprendimento per Rinforzo, d’altra parte, è il subset dell’intelligenza artificiale in cui un agente esegue un’azione sul suo ambiente. “L’apprendimento” avviene premiendo 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 ricevuto l’attenzione negli anni ’50 e ’60 perché gli algoritmi di presa di decisione sono stati sviluppati per sistemi complessi. Pertanto, la ricerca nel campo ha portato a nuovi algoritmi come Q-Learning, SARSA e actor-critic, che hanno ulteriormente aumentato la praticità dell’area.

Applicazioni dell’Apprendimento per Rinforzo

L’Apprendimento per Rinforzo ha applicazioni notevoli in tutti i principali settori.

• Robotica è una delle applicazioni più celebrate nell’apprendimento per rinforzo. Utilizzando metodi di apprendimento per rinforzo, consentiamo ai robot di imparare dall’ambiente e eseguire il compito richiesto.
• L’Apprendimento per Rinforzo è utilizzato per sviluppare motori per giochi come Scacchi e Go. AlphaGo (motore Go) e AlphaZero (motore scacchi) sono stati sviluppati utilizzando l’Apprendimento per Rinforzo.
• Nel settore finanziario, l’Apprendimento per Rinforzo può aiutare a effettuare scambi profittevoli.

Limitazioni dell’Apprendimento per Rinforzo

• Dati enormi: l’Apprendimento per Rinforzo richiede una grande quantità di dati e 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 scarsa.
• Sicurezza: l’Apprendimento per Rinforzo solleva preoccupazioni di sicurezza se il sistema di ricompensa non è progettato e limitato in modo appropriato.

Differenze Salienti

In sintesi, le differenze salienti tra Apprendimento per Rinforzo e Apprendimento Profondo sono le seguenti:

Apprendimento Profondo per Rinforzo – La Combinazione

L’Apprendimento Profondo per Rinforzo è emerso come una nuova tecnica che combina metodi di apprendimento per rinforzo e apprendimento profondo. Il più recente motore scacchistico, come AlphaZero, è un esempio di Apprendimento Profondo per Rinforzo. In AlphaZero, le Reti Neurali Profonde utilizzano funzioni matematiche per consentire all’agente di imparare a giocare a scacchi contro se stesso.

Ogni anno, i grandi player del mercato sviluppano nuove ricerche e prodotti nel mercato. L’Apprendimento Profondo e l’Apprendimento per Rinforzo sono destinati a sorprenderci con metodi e prodotti all’avanguardia.

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