人工知能

深層学習と強化学習

更新中 on January 18, 2023

深層学習と強化学習は、人工知能の最も人気のあるサブセットの XNUMX つです。 AI 市場 120 年の売上高は約 2022 億ドルで、38% を超える驚異的な CAGR で増加しています。人工知能が進化するにつれて、これら XNUMX つのアプローチ (RL と DL) は、画像認識、機械翻訳、複雑なシステムの意思決定など、多くの問題を解決するために使用されてきました。それらがどのように機能するのか、用途、制限、違いなどを分かりやすく説明します。

ディープラーニング(DL)とは何ですか?

ディープラーニングは以下のサブセットです機械学習ここでは、ニューラルネットワークを使用して、目に見えないデータの予測モデリングのために特定のデータ内のパターンを認識します。データは表形式、テキスト、画像、音声のいずれかです。

深層学習は、フランクローゼンブラットが 1950 年にパーセプトロンに関する研究論文を書いた 1958 年代に登場しました。パーセプトロンは、線形教師あり学習タスクを実行するようにトレーニングできる最初のニューラルネットワークアーキテクチャでした。時が経つにつれて、この分野での研究、大量のデータ、広範な計算リソースの利用が可能になり、ディープラーニング分野はさらに盛り上がってきました。

ディープラーニングの仕組み

ニューラルネットワークはディープラーニングの構成要素です。人間の脳はニューラルネットワークにインスピレーションを与えます。情報を伝達するノード (ニューロン) が含まれています。ニューラルネットワークには XNUMX つの層があります。

入力レイヤー
隠しレイヤー
出力レイヤー。

入力層はユーザーから与えられたデータを受け取り、それを隠れ層に渡します。隠れ層はデータに対して非線形変換を実行し、出力層は結果を表示します。出力層での予測と実際の値の間の誤差は、損失関数を使用して計算されます。このプロセスは、損失が最小限になるまで繰り返し続けられます。

ニューラルネットワーク

深層学習アーキテクチャの種類

ニューラルネットワークアーキテクチャには、次のようなさまざまなタイプがあります。

人工ニューラルネットワーク (ANN)
たたみ込みニューラルネットワーク（CNN）
リカレントニューラルネットワーク (Rnn)
敵対的生成ネットワーク (GAN) など

ニューラルネットワークアーキテクチャの使用方法は、検討している問題の種類によって異なります。

深層学習の応用

ディープラーニングは多くの業界で応用されています。

ヘルスケアでは、コンピュータビジョン畳み込みニューラルネットワークを使用したベースの方法は、次の目的で使用できます。医療画像の分析たとえば、CT スキャンや MRI スキャンなどです。
金融分野では、株価を予測したり、不正行為を検出したりできます。
における深層学習手法自然言語処理機械翻訳や感情分析などに使用されます。

ディープラーニングの限界

ディープラーニングは多くの業界で最先端の成果を達成していますが、次のような限界があります。

巨大なデータ: 深層学習には、トレーニング用に大量のラベル付きデータが必要です。ラベル付きデータが不足していると、標準以下の結果が得られます。
時間がかかる: データセットのトレーニングには数時間、場合によっては数日かかる場合があります。ディープラーニングでは、必要なベンチマークに到達したり、具体的な結果を達成したりするために多くの実験が必要となり、迅速な反復が行われないとプロセスが遅くなる可能性があります。
計算リソース: ディープラーニングには、トレーニング用の GPU や TPU などの計算リソースが必要です。深層学習モデルはトレーニング後に十分なスペースを占有するため、展開時に問題になる可能性があります。

強化学習 (RL) とは何ですか?

一方、強化学習は、エージェントがその環境に対してアクションを実行する人工知能のサブセットです。「学習」は、エージェントが望ましい動作をしたときに報酬を与え、そうでない場合にペナルティを与えることによって起こります。エージェントは経験を積むことで、報酬を最大化するための最適なポリシーを学習します。

歴史的に、強化学習は 1950 年代と 1960 年代に脚光を浴びました。これは、意思決定アルゴリズムが複雑なシステム向けに開発されたためです。したがって、この分野での研究は、Q ラーニング、SARSA、アクタークリティックなどの新しいアルゴリズムにつながり、この分野の実用性をさらに高めました。

強化学習の応用

強化学習は、あらゆる主要業界で注目に値するアプリケーションを持っています。

ロボット工学は、強化学習で最も有名なアプリケーションの XNUMX つです。強化学習手法を使用すると、ロボットが環境から学習し、必要なタスクを実行できるようになります。
強化学習は、チェスや囲碁などのゲーム用のエンジンの開発に使用されます。 AlphaGo (囲碁エンジン) と AlphaZero (チェスエンジン) は強化学習を使用して開発されています。
金融では、強化学習は収益性の高い取引を行うのに役立ちます。

強化学習の限界

巨大なデータ: 強化学習では、最適なポリシーを学習するために大量のデータと経験が必要です。
報酬の活用: 状態の探索、最適なポリシーの形成、および報酬を増やすために得られた知識の活用の間のバランスを維持することが重要です。探索が標準以下の場合、エージェントは最良の結果を得ることができません。
安全性: 報酬システムが設計されておらず、適切に制約されていない場合、強化学習では安全性への懸念が生じます。

顕著な違い

簡単に言うと、強化学習と深層学習の大きな違いは次のとおりです。

深層学習	強化学習
相互接続されたノードが含まれており、ニューロンの重みとバイアスを調整して損失を最小限に抑えることで学習が行われます。	これには、最適なポリシーに到達するために環境と対話することで環境から学習するエージェントが含まれています。
深層学習は、データにラベルが付けられる教師あり学習問題で使用されます。ただし、次のような場合に使用されます。教師なし学習異常検出などのユースケース用。	強化学習には、ラベル付きデータを必要とせずに環境から学習するエージェントが含まれます。
オブジェクトの検出と分類、機械翻訳、感情分析などに使用されます。	ロボット工学、ゲーム、自動運転車に使用されます。