למידה מעמיקה מול למידה מחזקת

למידה עמוקה וחיזוק למידה הם שתיים מתת-הקבוצות הפופולריות ביותר של בינה מלאכותית. ה-AI שוק עמד על כ-120 מיליארד דולר בשנת 2022 והוא גדל ב-CAGR מדהים של מעל 38%. ככל שהבינה המלאכותית התפתחה, שתי הגישות הללו (RL ו-DL) שימשו לפתרון בעיות רבות, כולל זיהוי תמונות, תרגום מכונה וקבלת החלטות עבור מערכות מורכבות. נחקור כיצד הם עובדים יחד עם היישומים, המגבלות וההבדלים שלהם בצורה קלה להבנה.

מהי למידה עמוקה (DL)?

למידה עמוקה היא תת-הקבוצה של למידת מכונה שבהם אנו משתמשים ברשתות עצביות כדי לזהות דפוסים בנתונים הנתונים לצורך מודל חזוי על הנתונים הבלתי נראים. הנתונים יכולים להיות טבלה, טקסט, תמונה או דיבור.

למידה עמוקה הופיעה בשנות ה-1950 כאשר פרנק רוזנבלט כתב עבודת מחקר על Perceptron בשנת 1958. Perceptron הייתה ארכיטקטורת הרשת העצבית הראשונה שניתן היה לאמן לבצע משימות למידה בפיקוח ליניארי. עם הזמן, המחקר בתחום, הזמינות של כמות הנתונים האדירה ומשאבי החישוב הנרחבים הגדילו את תחום הלמידה העמוקה.

איך הלמידה העמוקה עובדת?

רשת עצבית היא אבן הבניין של למידה עמוקה. המוח האנושי נותן השראה לרשת העצבית; הוא מכיל צמתים (נוירונים) המעבירים מידע. לרשת עצבית יש שלוש שכבות:

• שכבת קלט
• שכבה נסתרת
• שכבת פלט.

שכבת הקלט מקבלת נתונים שניתנו על ידי המשתמש ומעבירה אותם לשכבה הנסתרת. השכבה הנסתרת מבצעת טרנספורמציה לא ליניארית על הנתונים, ושכבת הפלט מציגה את התוצאות. השגיאה בין החיזוי בשכבת הפלט לבין הערך בפועל מחושבת באמצעות פונקציית הפסד. התהליך נמשך באופן איטרטיבי עד שההפסד מצטמצם.

רשת נוירונים

סוגי ארכיטקטורות למידה עמוקה

ישנם סוגים שונים של ארכיטקטורות רשתות עצביות, כגון:

• רשתות עצביות מלאכותיות (ANN)
• רשתות עצביות מעוררות (CNN)
• רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNN)
• רשתות יריבות יצירתיות (GAN) וכו'.

השימוש בארכיטקטורת רשת עצבית תלוי בסוג הבעיה הנבדקת.

יישומים של למידה עמוקה

Deep Learning מוצא את היישומים שלה בתעשיות רבות.

• בתחום הבריאות, ראייה ממוחשבת ניתן להשתמש בשיטות מבוססות המשתמשות ברשתות עצביות קונבולוציוניות ניתוח תמונות רפואיותלמשל, סריקות CT ו-MRI.
• במגזר הפיננסי, הוא יכול לחזות את מחירי המניות ולזהות פעילויות הונאה.
• שיטות למידה עמוקה ב עיבוד שפה טבעית משמשים לתרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים וכו'.

מגבלות של למידה עמוקה

למרות שלמידה עמוקה השיגה את התוצאות המתקדמות ביותר בתעשיות רבות, יש לה את המגבלות שלה, שהן כדלקמן:

• נתונים עצומים: למידה עמוקה דורשת כמות עצומה של נתונים מסומנים לאימון. היעדר נתונים מסומנים יביא לתוצאות נמוכות.
• גוזל זמן: זה יכול לקחת שעות ולפעמים ימים להתאמן על מערך הנתונים. למידה עמוקה כרוכה בהרבה ניסויים כדי להגיע לרף הנדרש או להשיג תוצאות מוחשיות, והיעדר איטרציה מהירה יכול להאט את התהליך.
• משאבים חישוביים: למידה עמוקה דורשת משאבים חישוביים כמו GPUs ו-TPUs להדרכה. מודלים של למידה עמוקה תופסים מקום רב לאחר האימון, דבר שיכול להוות בעיה במהלך הפריסה.

מהי למידת חיזוק (RL)?

למידת חיזוק, לעומת זאת, היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית שבה סוכן מבצע פעולה על סביבתו. "למידה" מתרחשת על ידי תגמול לסוכן כאשר הוא עובר את ההתנהגות הרצויה וענישה אחרת. עם הניסיון, הסוכן לומד את המדיניות האופטימלית כדי למקסם את התגמול.

מבחינה היסטורית, למידת חיזוק קיבלה את אור הזרקורים בשנות ה-1950 וה-1960, מכיוון שפותחו אלגוריתמים לקבלת החלטות עבור מערכות מורכבות. לכן המחקר בתחום הוביל לאלגוריתמים חדשים כמו Q-Learning, SARSA ושחקן-מבקר, מה שקדם את המעשיות של התחום.

יישומים של למידת חיזוק

ללימוד חיזוק יש יישומים בולטים בכל הענפים העיקריים.

• רובוטיקה הוא אחד היישומים המפורסמים ביותר בלימוד תגבור. באמצעות שיטות למידת חיזוק, אנו מאפשרים לרובוטים ללמוד מהסביבה ולבצע את המשימה הנדרשת.
• למידת חיזוק משמשת לפיתוח מנועים למשחקים כמו שחמט וגו. AlphaGo (מנוע גו) ו-AlphaZero (מנוע שחמט) מפותחים באמצעות למידת חיזוק.
• בפיננסים, למידת חיזוק יכולה לסייע בביצוע מסחר רווחי.

מגבלות של למידת חיזוק

• נתונים עצומים: למידת חיזוק דורשת כמות גדולה של נתונים וניסיון כדי ללמוד מדיניות אופטימלית.
• ניצול תגמול: חשוב לשמור על איזון בין חקר המדינה, גיבוש המדיניות האופטימלית וניצול הידע המתקבל להגדלת התגמול. הסוכן לא יגיע לתוצאה הטובה ביותר אם החקירה תהיה נמוכה.
• בטיחות: חיזוק למידה מעלה חששות בטיחות אם מערכת התגמול אינה מתוכננת ומוגבלת כהלכה.

הבדלים בולטים

בקצרה, ההבדלים הבולטים בין למידת חיזוק ללמידה עמוקה הם כדלקמן:

למידת חיזוק עמוק - השילוב

למידת חיזוק עמוק התגלתה כטכניקה חדשה המשלבת שיטות חיזוק ולמידה עמוקה. מנוע השחמט העדכני ביותר, כגון אלפא אפס, הוא דוגמה ללימוד חיזוק עמוק. ב-AlphaZero, Deep Neural Networks משתמשות בפונקציות מתמטיות כדי שהסוכן ילמד לשחק שח נגד עצמו.

מדי שנה, שחקנים גדולים בשוק מפתחים מחקרים ומוצרים חדשים בשוק. למידה עמוקה וחיזוק למידה צפויה להדהים אותנו עם שיטות ומוצרים חדישים.

רוצה עוד תוכן הקשור לבינה מלאכותית? לְבַקֵר unite.ai.