Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning e Reinforcement Learning sono due dei subset più popolari dell’Intelligenza Artificiale. Il mercato dell’AI market era di circa 120 miliardi di dollari nel 2022 e sta aumentando a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) sbalorditivo di oltre il 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 il Deep Learning (DL)?

Il Deep Learning è il subset dell’apprendimento automatico in cui utilizziamo 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.

Il Deep Learning 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 aumentato il campo del deep learning.

Come funziona il Deep Learning?

La rete neurale è l’elemento fondamentale del deep learning. 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 effettivo 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 Deep Learning

Esistono vari tipi di architetture di reti neurali, come:

• Reti neurali artificiali (ANN)
• Reti neurali convoluzionali (CNN)
• Reti neurali ricorrenti (RNN)
• Reti neurali generative avversarie (GAN), ecc.

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

Applicazioni del Deep Learning

Il Deep Learning 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 RM.
• Nel settore finanziario, può prevedere i prezzi delle azioni e rilevare attività fraudolente.
• I metodi di Deep Learning nell’elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzati per la traduzione automatica, l’analisi dei sentimenti, ecc.

Limitazioni del Deep Learning

Sebbene il Deep Learning abbia raggiunto risultati di stato dell’arte in molti settori, ha le sue limitazioni, che sono le seguenti:

• Dati enormi: il Deep Learning 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. Il Deep Learning richiede molti esperimenti per raggiungere il benchmark richiesto o ottenere risultati tangibili, e la mancanza di iterazione rapida 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 essere un problema durante il deploy.

Cosa è il Reinforcement Learning (RL)?

Il Reinforcement Learning, 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, il Reinforcement Learning ha ricevuto l’attenzione negli anni ’50 e ’60 perché sono stati sviluppati algoritmi di decisione 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 del Reinforcement Learning

Il Reinforcement Learning ha applicazioni notevoli in tutti i settori principali.

• La robotica è una delle applicazioni più celebrate nel Reinforcement Learning. Utilizzando metodi di Reinforcement Learning, consentiamo ai robot di apprendere dall’ambiente e svolgere il compito richiesto.
• Il Reinforcement Learning viene utilizzato per sviluppare motori per giochi come Scacchi e Go. AlphaGo (motore Go) e AlphaZero (motore scacchi) sono stati sviluppati utilizzando il Reinforcement Learning.
• Nel settore finanziario, il Reinforcement Learning può aiutare a effettuare scambi profittevoli.

Limitazioni del Reinforcement Learning

• Dati enormi: il Reinforcement Learning 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 acquisite per aumentare la ricompensa. L’agente non raggiungerà il miglior risultato se l’esplorazione è scadente.
• Sicurezza: il Reinforcement Learning solleva preoccupazioni di sicurezza se il sistema di ricompensa non è progettato e vincolato in modo appropriato.

Differenze salienti

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

Deep Reinforcement Learning – La combinazione

Il Deep Reinforcement Learning è emerso come una nuova tecnica che combina metodi di Reinforcement e Deep Learning. Il motore scacchi più recente, come AlphaZero, è un esempio di Deep Reinforcement Learning. In AlphaZero, le reti neurali profonde utilizzano funzioni matematiche per consentire all’agente di apprendere a giocare a scacchi contro se stesso.

Ogni anno, i grandi player del mercato sviluppano nuove ricerche e prodotti nel mercato. Il Deep Learning e il Reinforcement Learning sono destinati a sorprenderci con metodi e prodotti all’avanguardia.

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