ღრმა სწავლა vs განმტკიცების სწავლა

ღრმა სწავლა და განმტკიცების სწავლა ხელოვნური ინტელექტის ორი ყველაზე პოპულარული ქვეჯგუფია. AI ბაზარი იყო დაახლოებით 120 მილიარდი აშშ დოლარი 2022 წელს და იზრდება 38%-ზე მეტი დამაფიქრებელი CAGR-ით. ხელოვნური ინტელექტის განვითარებასთან ერთად, ეს ორი მიდგომა (RL და DL) გამოიყენებოდა მრავალი პრობლემის გადასაჭრელად, მათ შორის გამოსახულების ამოცნობის, მანქანური თარგმანისა და რთული სისტემებისთვის გადაწყვეტილების მიღებისთვის. ჩვენ გამოვიკვლევთ, თუ როგორ მუშაობენ ისინი მათ აპლიკაციებთან, შეზღუდვებთან და განსხვავებებთან ერთად, ადვილად გასაგებად.

რა არის ღრმა სწავლა (DL)?

ღრმა სწავლა არის მანქანათმცოდნეობის ქვეჯგუფი, რომელშიც ჩვენ ვიყენებთ ნერვულ ქსელებს მოცემულ მონაცემებში შაბლონების ამოსაცნობად უხილავ მონაცემებზე პროგნოზირებადი მოდელირებისთვის. მონაცემები შეიძლება იყოს ცხრილი, ტექსტი, სურათი ან მეტყველება.

ღრმა სწავლა გაჩნდა 1950-იან წლებში, როდესაც ფრენკ როზენბლატმა დაწერა კვლევითი ნაშრომი პერცეპტრონის შესახებ 1958 წელს. პერცეპტრონი იყო პირველი ნერვული ქსელის არქიტექტურა, რომლის მომზადებაც შესაძლებელი იყო ხაზოვანი ზედამხედველობითი სასწავლო ამოცანების შესასრულებლად. დროთა განმავლობაში, დარგში ჩატარებულმა კვლევებმა, მონაცემთა დიდი რაოდენობით ხელმისაწვდომობამ და ვრცელმა გამოთვლითმა რესურსებმა კიდევ უფრო გააძლიერა ღრმა სწავლის სფერო.

როგორ მუშაობს ღრმა სწავლა?

ნერვული ქსელი არის ღრმა სწავლის სამშენებლო მასალა. ადამიანის ტვინი შთააგონებს ნერვულ ქსელს; ის შეიცავს კვანძებს (ნეირონებს), რომლებიც გადასცემენ ინფორმაციას. ნერვულ ქსელს აქვს სამი ფენა:

• შეყვანის ფენა
• დამალული ფენა
• გამომავალი ფენა.

შეყვანის ფენა იღებს მომხმარებლის მიერ მიცემულ მონაცემებს და გადასცემს დამალულ ფენას. ფარული ფენა ახორციელებს არაწრფივ ტრანსფორმაციას მონაცემებზე, ხოლო გამომავალი ფენა აჩვენებს შედეგებს. გამომავალი ფენის პროგნოზსა და რეალურ მნიშვნელობას შორის შეცდომა გამოითვლება დანაკარგის ფუნქციის გამოყენებით. პროცესი განმეორებით გრძელდება მანამ, სანამ დანაკარგი არ იქნება მინიმუმამდე დაყვანილი.

ნერვული ქსელი

ღრმა სწავლის არქიტექტურის სახეები

არსებობს სხვადასხვა ტიპის ნერვული ქსელის არქიტექტურა, როგორიცაა:

• ხელოვნური ნერვული ქსელები (ANN)
• კონვოლუციური ნერვული ქსელები (CNN)
• განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN) და ა.შ.

ნერვული ქსელის არქიტექტურის გამოყენება დამოკიდებულია პრობლემის ტიპზე.

ღრმა სწავლის აპლიკაციები

Deep Learning პოულობს თავის აპლიკაციებს მრავალ ინდუსტრიაში.

• ჯანდაცვაში შეიძლება გამოყენებულ იქნას კომპიუტერული ხედვაზე დაფუძნებული მეთოდები, რომლებიც იყენებენ კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებს სამედიცინო სურათების გაანალიზებამაგ., CT და MRI სკანირება.
• ფინანსურ სექტორში მას შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს აქციების ფასები და აღმოაჩინოს თაღლითური ქმედებები.
• ღრმა სწავლის მეთოდები ბუნებრივი ენის დამუშავება გამოიყენება მანქანური თარგმნისთვის, განწყობის ანალიზისთვის და ა.შ.

ღრმა სწავლის შეზღუდვები

მიუხედავად იმისა, რომ ღრმა სწავლებამ მიაღწია უახლეს შედეგებს მრავალ ინდუსტრიაში, მას აქვს თავისი შეზღუდვები, რომლებიც შემდეგია:

• უზარმაზარი მონაცემები: ღრმა სწავლა მოითხოვს ეტიკეტირებული მონაცემების დიდ რაოდენობას ტრენინგისთვის. ეტიკეტირებული მონაცემების ნაკლებობა მისცემს სუბალ შედეგებს.
• შრომატევადი: მას შეუძლია საათები და ზოგჯერ დღეები დასჭირდეს მონაცემთა ბაზაზე ვარჯიშს. ღრმა სწავლა მოიცავს უამრავ ექსპერიმენტს, რათა მივაღწიოთ საჭირო ნიშნულს ან მივაღწიოთ ხელშესახებ შედეგებს, ხოლო სწრაფი გამეორების ნაკლებობამ შეიძლება შეანელოს პროცესი.
• გამოთვლითი რესურსები: ღრმა სწავლისთვის საჭიროა გამოთვლითი რესურსები, როგორიცაა GPU და TPU-ები ტრენინგისთვის. ღრმა სწავლის მოდელები ვარჯიშის შემდეგ დიდ ადგილს იკავებენ, რაც შეიძლება იყოს პრობლემა განლაგების დროს.

რა არის განმტკიცების სწავლება (RL)?

მეორეს მხრივ, განმტკიცების სწავლება არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი, რომელშიც აგენტი ასრულებს მოქმედებას თავის გარემოზე. „სწავლა“ ხდება აგენტის დაჯილდოვებით, როცა ის სასურველ ქცევას განიცდის და სხვაგვარად დაჯარიმდება. გამოცდილებით, აგენტი სწავლობს ოპტიმალურ პოლიტიკას ჯილდოს მაქსიმალურად გაზრდის მიზნით.

ისტორიულად, განმამტკიცებელი სწავლება ყურადღების ცენტრში მოექცა 1950-იან და 1960-იან წლებში, რადგან გადაწყვეტილების მიღების ალგორითმები შეიქმნა რთული სისტემებისთვის. ამიტომ ამ სფეროში ჩატარებულმა კვლევამ განაპირობა ახალი ალგორითმების შექმნა, როგორიცაა Q-Learning, SARSA და actor-critic, რამაც გააძლიერა ტერიტორიის პრაქტიკულობა.

განმტკიცების სწავლის აპლიკაციები

Reinforcement Learning-ს შესამჩნევი გამოყენება აქვს ყველა ძირითად ინდუსტრიაში.

• რობოტები არის ერთ-ერთი ყველაზე ცნობილი პროგრამა გაძლიერების სწავლაში. განმტკიცების სწავლის მეთოდების გამოყენებით, რობოტებს საშუალებას ვაძლევთ ისწავლონ გარემოდან და შეასრულონ საჭირო დავალება.
• Reinforcement Learning გამოიყენება ისეთი თამაშების ძრავების შესაქმნელად, როგორიცაა Chess and Go. AlphaGo (Go engine) და AlphaZero (ჭადრაკის ძრავა) შემუშავებულია გაძლიერების სწავლის გამოყენებით.
• ფინანსებში, განმამტკიცებელი სწავლა დაგეხმარებათ მომგებიანი ვაჭრობის განხორციელებაში.

განმამტკიცებელი სწავლის შეზღუდვები

• უზარმაზარი მონაცემები: განმტკიცების სწავლება მოითხოვს დიდი რაოდენობით მონაცემებს და გამოცდილებას ოპტიმალური პოლიტიკის შესასწავლად.
• ჯილდოს ექსპლუატაცია: მნიშვნელოვანია ბალანსის შენარჩუნება სახელმწიფოს შესწავლას, ოპტიმალური პოლიტიკის ჩამოყალიბებასა და მიღებული ცოდნის გამოყენებას ჯილდოს გაზრდის მიზნით. აგენტი ვერ მიაღწევს საუკეთესო შედეგს, თუ კვლევა დაბალია.
• უსაფრთხოება: განმტკიცების სწავლება იწვევს უსაფრთხოების შეშფოთებას, თუ ჯილდოს სისტემა არ არის შემუშავებული და სათანადოდ შეზღუდული.

გამორჩეული განსხვავებები

მოკლედ, მნიშვნელოვანი განსხვავებები გაძლიერებულ სწავლასა და ღრმა სწავლებას შორის შემდეგია:

ღრმა განმტკიცების სწავლა - კომბინაცია

Deep Reinforcement Learning წარმოიშვა, როგორც ახალი ტექნიკა, რომელიც აერთიანებს განმტკიცებისა და ღრმა სწავლის მეთოდებს. უახლესი საჭადრაკო ძრავა, როგორიცაა ალფაზერო, არის Deep Reinforcement Learning-ის მაგალითი. AlphaZero-ში ღრმა ნერვული ქსელები იყენებს მათემატიკურ ფუნქციებს, რათა აგენტმა ისწავლოს ჭადრაკის თამაში საკუთარი თავის წინააღმდეგ.

ყოველწლიურად, ბაზრის დიდი მოთამაშეები ავითარებენ ახალ კვლევებს და პროდუქტებს ბაზარზე. მოსალოდნელია, რომ ღრმა სწავლა და განმტკიცების სწავლება გაგვაოცებს უახლესი მეთოდებითა და პროდუქტებით.

გსურთ მეტი AI-თან დაკავშირებული კონტენტი? ეწვიეთ გაერთიანდეს.აი.