Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning과 Reinforcement Learning은 인공 지능의 가장 인기 있는 두 하위 집합 중 하나입니다. AI 시장은 2022년에 약 1,200억 달러였으며 38% 이상의 경이로운 CAGR로 증가하고 있습니다. 인공 지능이 발전함에 따라 이러한 두 가지 접근 방식(RL 및 DL)은 이미지 인식, 기계 번역, 복잡한 시스템의 의사 결정 등 많은 문제를 해결하는 데 사용되었습니다. 우리는 쉽게 이해할 수 있는 방식으로它们의 작동 방식과 함께 그들의 응용 프로그램, 제한 사항 및 차이점을 탐구할 것입니다.

Deep Learning(DL)이란?

Deep Learning은 기계 학습의 하위 집합으로, 예측 모델링을 위한 데이터에서 패턴을 인식하는 데 신경 네트워크를 사용합니다. 데이터는 테이블, 텍스트, 이미지 또는 음성이 될 수 있습니다.

Deep Learning은 1950년대에 프랭크 로젠블라트가 1958년에 퍼셉트론에 대한 연구 논문을 작성했을 때 등장했습니다. 퍼셉트론은 선형 감독 학습 작업을 수행하도록 훈련될 수 있는 최초의 신경 네트워크 아키텍처였습니다. 시간이 지남에 따라 이 분야의 연구,大量의 데이터의 가용성, 광범위한 컴퓨팅 리소스 등으로 인해 Deep Learning 분야가 더욱 발전했습니다.

Deep Learning의 작동 방식

신경 네트워크는 Deep Learning의 기본 빌딩 블록입니다. 신경 네트워크는 인간의 뇌에서 영감을 받았으며 정보를 전달하는 노드(신경 세포)가 포함되어 있습니다. 신경 네트워크에는 세 가지 계층이 있습니다:

• 입력 계층
• 숨겨진 계층
• 출력 계층.

입력 계층은 사용자로부터 데이터를 받고 숨겨진 계층에 전달합니다. 숨겨진 계층은 데이터에 비선형 변환을 수행하며 출력 계층은 결과를 표시합니다. 출력 계층에서 예측한 값과 실제 값 사이의 오차는 손실 함수를 사용하여 계산됩니다. 이 과정은 반복적으로 손실이 최소화될 때까지 계속됩니다.

신경 네트워크

Deep Learning 아키텍처의 유형

다양한 유형의 신경 네트워크 아키텍처가 있습니다.

• 인공 신경 네트워크(ANN)
• 합성 신경 네트워크(CNN)
• 재귀 신경 네트워크(RNN)
• 생성 적대 신경 네트워크(GAN) 등

신경 네트워크 아키텍처의 사용은 고려되는 문제 유형에 따라 다릅니다.

Deep Learning의 응용 프로그램

Deep Learning은 많은 산업에서 응용 프로그램을 찾습니다.

• 의료 분야에서, 컴퓨터 비전 기반 방법을 사용하여 합성 신경 네트워크를 사용하여 의료 이미지를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, CT 및 MRI 스캔.
• 금융 부문에서, 주가 예측 및 사기성 활동을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
• Deep Learning 방법은 자연어 처리에서 기계 번역, 감성 분석 등에 사용됩니다.

Deep Learning의 제한 사항

Deep Learning은 많은 산업에서 최첨단 결과를 달성했지만 제한 사항이 있습니다.

• 大量의 데이터: Deep Learning은 훈련을 위해大量의 레이블이 붙은 데이터가 필요합니다. 레이블이 붙지 않은 데이터는 하위 결과를 제공합니다.
• 시간 소요: 데이터셋에 대한 훈련에는 몇 시간에서 몇 일까지 걸릴 수 있습니다. Deep Learning에는 필요한 벤치마크 또는 결과를 달성하기 위해 많은 실험이 포함되며 빠른 반복의 부족은 프로세스를 느리게 할 수 있습니다.
• 컴퓨팅 리소스: Deep Learning은 훈련을 위해 GPU 및 TPU와 같은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. Deep Learning 모델은 훈련 후에大量의 공간을 차지할 수 있으며 배포 중에 문제가 될 수 있습니다.

강화 학습(RL)이란?

강화 학습은 인공 지능의 하위 집합으로, 에이전트가 환경에서 행동을 수행합니다. “학습”은 에이전트가 원하는 행동을 할 때 보상을 받고 그렇지 않을 때는 처벌을 받는 방식으로 진행됩니다. 경험을 통해 에이전트는 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습합니다.

역사적으로 강화 학습은 1950년대와 1960년대에 결정론적 알고리즘이 복잡한 시스템을 위해 개발되었기 때문에 주목을 받게 되었습니다. 따라서 이 분야의 연구는 Q-Learning, SARSA, Actor-Critic과 같은 새로운 알고리즘을 개발하여 이 분야의 실제성을 더욱 높였습니다.

강화 학습의 응용 프로그램

강화 학습은 모든 주요 산업에서 주목할만한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.

• 로봇 공학은 강화 학습의 가장 유명한 응용 프로그램 중 하나입니다. 강화 학습 방법을 사용하여 로봇을 환경에서 학습시키고 필요한 작업을 수행하도록 할 수 있습니다.
• 강화 학습은 체스와 고와 같은 게임을 위한 엔진을 개발하는 데 사용됩니다. AlphaGo(고 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 제한 사항

• 大量의 데이터: 강화 학습은 최적의 정책을 학습하는 데大量의 데이터와 경험을 필요로 합니다.
• 보상 탐색: 상태를 탐색하고 최적의 정책을 형성하며 얻은 지식을 활용하여 보상을 증가시키는 데 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 탐색이 부족하면 에이전트는 최상의 결과에 도달하지 못할 수 있습니다.
• 안전성: 강화 학습은 보상 시스템이 설계되고 제대로 제한되지 않은 경우 안전성에 대한 우려를 제기할 수 있습니다.

주된 차이점

요약하면, 강화 학습과 Deep Learning의 주된 차이점은 다음과 같습니다:

Deep Reinforcement Learning – 조합

Deep Reinforcement Learning은 강화 학습과 Deep Learning 방법을 결합한 새로운 기술입니다. 최신 체스 엔진인 AlphaZero는 Deep Reinforcement Learning의 예입니다. AlphaZero에서 Deep 신경 네트워크는 에이전트가 체스를 배우고 스스로와 경쟁하는 데 사용되는 수학적 함수를 사용합니다.

매년 시장의 주요 플레이어는 새로운 연구와 제품을 개발합니다. Deep Learning과 강화 학습은 앞으로도 놀라운 방법과 제품으로 우리를 놀라게 할 것입니다.

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