딥 러닝과 강화 학습

딥 러닝과 강화 학습은 가장 인기 있는 인공 지능 하위 집합 중 두 가지입니다. AI 시장 120년에는 약 2022억 달러였으며 38% 이상의 놀라운 CAGR로 증가하고 있습니다. 인공 지능이 발전함에 따라 이 두 가지 접근 방식(RL 및 DL)은 이미지 인식, 기계 번역 및 복잡한 시스템에 대한 의사 결정을 비롯한 많은 문제를 해결하는 데 사용되었습니다. 응용 프로그램, 제한 사항 및 차이점과 함께 작동하는 방식을 이해하기 쉬운 방식으로 살펴보겠습니다.

딥 러닝(DL)이란 무엇입니까?

딥 러닝은 보이지 않는 데이터에 대한 예측 모델링을 위해 신경망을 사용하여 주어진 데이터의 패턴을 인식하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 데이터는 표 형식, 텍스트, 이미지 또는 음성일 수 있습니다.

딥 러닝은 Frank Rosenblatt가 1950년에 퍼셉트론에 대한 연구 논문을 썼을 때 1958년대에 등장했습니다. 퍼셉트론은 선형 감독 학습 작업을 수행하도록 훈련될 수 있는 최초의 신경망 아키텍처였습니다. 시간이 지남에 따라 현장 연구, 방대한 양의 데이터 가용성 및 광범위한 계산 리소스가 딥 러닝 분야를 더욱 활성화했습니다.

딥 러닝은 어떻게 작동합니까?

신경망은 딥 러닝의 빌딩 블록입니다. 인간의 두뇌는 신경망에 영감을 줍니다. 여기에는 정보를 전송하는 노드(뉴런)가 포함됩니다. 신경망에는 세 개의 계층이 있습니다.

• 입력 레이어
• 히든 레이어
• 출력 레이어.

입력 계층은 사용자가 제공한 데이터를 수신하여 숨겨진 계층으로 전달합니다. 숨겨진 계층은 데이터에 대해 비선형 변환을 수행하고 출력 계층은 결과를 표시합니다. 출력 레이어의 예측과 실제 값 사이의 오차는 손실 함수를 사용하여 계산됩니다. 이 프로세스는 손실이 최소화될 때까지 반복적으로 계속됩니다.

뉴럴 네트워크

딥 러닝 아키텍처의 유형

다음과 같은 다양한 유형의 신경망 아키텍처가 있습니다.

• 인공 신경망 (ANN)
• 컨볼 루션 뉴럴 네트워크 (CNN)
• 재발 성 신경망 (RNN)
• 생성적 적대 신경망(GAN) 등

신경망 아키텍처의 사용은 고려 중인 문제 유형에 따라 다릅니다.

딥러닝의 응용

딥 러닝은 많은 산업 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• 의료 분야에서는 컨볼루션 신경망을 사용하는 컴퓨터 비전 기반 방법을 CT 및 MRI 스캔과 같은 의료 이미지 분석에 사용할 수 있습니다.
• 금융 부문에서는 주가를 예측하고 사기 행위를 감지할 수 있습니다.
• 딥 러닝 방법 NLP 자연 언어 처리 기계 번역, 감정 분석 등에 사용됩니다.

딥러닝의 한계

딥 러닝은 많은 산업 분야에서 최첨단 결과를 달성했지만 다음과 같은 한계가 있습니다.

• 거대한 데이터: 딥 러닝에는 훈련을 위해 막대한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다. 레이블이 지정된 데이터가 부족하면 수준 이하의 결과를 얻을 수 있습니다.
• 시간 소모적: 데이터 세트를 훈련하는 데 몇 시간, 때로는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 딥 러닝에는 필요한 벤치마크에 도달하거나 가시적인 결과를 달성하기 위해 많은 실험이 필요하며 신속한 반복이 부족하면 프로세스 속도가 느려질 수 있습니다.
• 컴퓨팅 리소스: 딥 러닝에는 훈련을 위해 GPU 및 TPU와 같은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 딥 러닝 모델은 훈련 후 충분한 공간을 차지하므로 배포 중에 문제가 될 수 있습니다.

강화 학습(RL)이란 무엇입니까?

반면에 강화 학습은 에이전트가 환경에서 작업을 수행하는 인공 지능의 하위 집합입니다. "학습"은 에이전트가 원하는 행동을 할 때 보상하고 그렇지 않으면 벌칙을 주는 방식으로 발생합니다. 에이전트는 경험을 통해 보상을 극대화하는 최적의 정책을 학습합니다.

역사적으로 강화 학습은 복잡한 시스템을 위한 의사 결정 알고리즘이 개발되었기 때문에 1950년대와 1960년대에 주목을 받았습니다. 따라서 해당 분야의 연구는 Q-Learning, SARSA, 배우 평론가와 같은 새로운 알고리즘으로 이어져 해당 분야의 실용성을 더욱 높였습니다.

강화 학습의 응용

강화 학습은 모든 주요 산업에서 주목할만한 응용 프로그램입니다.

• 로보틱스 강화 학습에서 가장 유명한 응용 프로그램 중 하나입니다. 강화 학습 방법을 사용하여 로봇이 환경에서 학습하고 필요한 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
• 강화 학습은 체스 및 바둑과 같은 게임용 엔진을 개발하는 데 사용됩니다. AlphaGo(바둑 엔진)와 AlphaZero(체스 엔진)는 강화 학습을 사용하여 개발되었습니다.
• 금융 분야에서 강화 학습은 수익성 있는 거래를 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

강화 학습의 한계

• 거대한 데이터: 강화 학습은 최적의 정책을 학습하기 위해 많은 양의 데이터와 경험이 필요합니다.
• 보상 활용: 상태를 탐색하고 최적의 정책을 형성하며 보상을 높이기 위해 얻은 지식을 활용하는 것 사이의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 탐색이 수준 이하인 경우 에이전트는 최상의 결과에 도달하지 못합니다.
• 안전: 강화 학습은 보상 시스템이 설계되지 않고 적절하게 제한되지 않은 경우 안전 문제를 제기합니다.

두드러진 차이점

간단히 말해서 강화 학습과 딥 러닝의 두드러진 차이점은 다음과 같습니다.

심층 강화 학습 – 조합

심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)은 강화와 딥 러닝 방법을 결합한 새로운 기술로 등장했습니다. 다음과 같은 최신 체스 엔진 알파 제로, 심층 강화 학습의 예입니다. AlphaZero에서 Deep Neural Networks는 에이전트가 자신과 체스를 두는 방법을 배우기 위해 수학 함수를 사용합니다.

매년 시장의 주요 업체는 시장에서 새로운 연구 및 제품을 개발합니다. 딥 러닝과 강화 학습은 최첨단 방법과 제품으로 우리를 놀라게 할 것으로 기대됩니다.

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