Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning a Reinforcement Learning sinn zwee vun de populäersten Ënnerdeeler vun der Kënschtlecher Intelligenz. Den AI Maart war ongeféier $ 120 Milliarden am Joer 2022 a klëmmt mat engem verréckten CAGR iwwer 38%. Wéi kënschtlech Intelligenz evoluéiert hunn, goufen dës zwou Approche (RL an DL) benotzt fir vill Probleemer ze léisen, dorënner Bilderkennung, Maschinn Iwwersetzung an Entscheedungsprozess fir komplex Systemer. Mir wäerten entdecken wéi se mat hiren Uwendungen, Aschränkungen an Differenzen zesumme schaffen op eng einfach ze verstoen Manéier.

Wat ass Deep Learning (DL)?

Deep Learning ass den Ënnerdeel vum Maschinnléieren, an deem mir Neural Netzwierker benotze fir Mustere an de gegebene Donnéeën ze erkennen fir viraussiichtlech Modeller op déi onsiichtbar Donnéeën. D'Donnéeë kënnen Tabulär, Text, Bild oder Ried sinn.

Deep Learning entstanen an den 1950er Joren, wéi de Frank Rosenblatt e Fuerschungspabeier iwwer Perceptron am Joer 1958 geschriwwen huet. Mat der Zäit hunn d'Fuerschung am Feld, d'Disponibilitéit vun der massiver Quantitéit vun Donnéeën, an extensiv computational Ressourcen den déiwe Léierfeld weider eropgebrach.

Wéi funktionnéiert Deep Learning?

Neural Network ass de Bausteng vum Deep Learning. De mënschleche Gehir inspiréiert den Neural Netzwierk; Et enthält Noden (Neuronen) déi Informatioun iwwerdroen. En neuralt Netzwierk huet dräi Schichten:

• Input Layer
• Hidden Layer
• Output Layer.

D'Input Layer kritt Daten, déi vum Benotzer ginn a passt se un déi verstoppt Layer. Déi verstoppt Schicht mécht eng net-linear Transformatioun op d'Daten aus, an d'Ausgangsschicht weist d'Resultater. De Feeler tëscht der Prognose bei der Ausgangsschicht an dem aktuellen Wäert gëtt mat enger Verloschtfunktioun berechent. De Prozess geet iterativ weider bis de Verloscht miniméiert ass.

Mä Network

Aarte vun Deep Learning Architekturen

Et gi verschidden Aarte vun neuralen Netzwierkarchitekturen, sou wéi:

• Artificial Neural Networks (ANN)
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN), etc.

D'Benotzung vun enger neuraler Netzwierkarchitektur hänkt vun der Aart vum Problem of, deen berücksichtegt gëtt.

Uwendungen vum Deep Learning

Deep Learning fënnt seng Uwendungen a ville Industrien.

• An der Gesondheetsariichtung, Computer Vision baséiert Methoden, déi konvolutional neural Netzwierker benotzen, kënne benotzt ginn medezinesch Biller analyséierenCT an MRI Scans.
• Am Finanzsecteur kann et Aktiepräisser viraussoen a betrügeresch Aktivitéiten entdecken.
• Deep Learning Methoden an Natural Sprooch Processing gi fir Maschinn Iwwersetzung, Sentimentanalyse, etc.

Aschränkungen vum Deep Learning

Och wann déif Léieren déi modernste Resultater a ville Industrien erreecht huet, huet et seng Aschränkungen, déi sinn wéi follegt:

• Enorme Daten: Deep Learning erfuerdert eng massiv Quantitéit u markéierten Donnéeën fir Training. De Mangel u markéierten Donnéeën wäert subpar Resultater ginn.
• Zäitopwendeg: Et kann Stonnen an heiansdo Deeg daueren fir op der Dataset ze trainéieren. Deep Learning involvéiert vill Experimenter fir den erfuerderleche Benchmark z'erreechen oder konkret Resultater z'erreechen, an e Mangel u séier Iteratioun kann de Prozess verlangsamen.
• Computational Ressourcen: Deep Learning erfuerdert computational Ressourcen wéi GPUs an TPUs fir Training. Deep Learning Modeller besetzen vill Plaz nom Training, wat e Problem während der Détachement ka sinn.

Wat ass Reinforcement Learning (RL)?

Verstäerkung Léieren, op der anerer Säit, ass den Ënnerdeel vun der kënschtlecher Intelligenz an där en Agent eng Handlung op seng Ëmwelt ausféiert. "Léieren" geschitt andeems Dir den Agent belount wann en dat gewënschte Verhalen erliewt an et soss bestrooft. Mat Erfahrung léiert den Agent déi optimal Politik fir d'Belounung ze maximéieren.

Historesch krut d'Verstäerkungsléiere de Spotlight an den 1950er an 1960er, well Entscheedungs-Algorithmen fir komplex Systemer entwéckelt goufen. Dofir huet d'Fuerschung am Feld zu neien Algorithmen gefouert wéi Q-Learning, SARSA, a Schauspiller-Kritiker, déi d'Praktikitéit vum Gebitt weidergefouert hunn.

Uwendungen vun Verstäerkung Léieren

Reinforcement Learning huet bemierkenswäert Uwendungen an all gréisser Industrien.

• nächst Joer ass eng vun de meescht gefeiert Uwendungen am Verstäerkungsléieren. Mat Hëllef vu Verstäerkungsmethoden erlaben mir Roboteren aus der Ëmwelt ze léieren an déi erfuerderlech Aufgab auszeféieren.
• Reinforcement Learning gëtt benotzt fir Motore fir Spiller wéi Schach a Go z'entwéckelen. AlphaGo (Go Engine) an AlphaZero (Schachmotor) ginn entwéckelt mat Hëllef vu Verstäerkungsléieren.
• A Finanzen kann d'Verstäerkungsléiere hëllefe fir e rentabelen Handel ze maachen.

Aschränkungen vun Verstäerkung Léieren

• Enorme Donnéeën: Verstäerkung Léieren erfuerdert eng grouss Quantitéit un Daten an Erfarung fir eng optimal Politik ze léieren.
• Belounungsexploitatioun: Et ass wichteg fir e Gläichgewiicht tëscht dem Staat z'erklären, d'optimal Politik ze bilden an d'Ausbeutung vum kritt Wëssen fir d'Belounung ze erhéijen. Den Agent wäert net dat bescht Resultat erreechen wann d'Exploratioun subpar ass.
• Sécherheet: Verstäerkung Léieren hëlt Sécherheet Bedenken, wann de Belounung System net entworf an entspriechend ageschränkt ass.

Wichteg Differenzen

An enger Nossschuel, markante Differenzen tëscht Reinforcement Learning an Deep Learning si wéi follegt:

Deep Reinforcement Learning - D'Kombinatioun

Deep Reinforcement Learning ass entstanen als eng nei Technik déi Verstäerkung an Deep Learning Methoden kombinéiert. Déi lescht Schachmotor, wéi z alphazero, ass e Beispill vun Deep Reinforcement Learning. Am AlphaZero beschäftegen Deep Neural Networks mathematesch Funktiounen fir den Agent fir ze léieren Schach géint sech selwer ze spillen.

All Joer entwéckelen grouss Spiller um Maart nei Fuerschung a Produkter um Maart. Deep Learning a Verstäerkung Léieren gëtt erwaart eis ze iwwerraschen mat modernste Methoden a Produkter.

Wëllt Dir méi AI-relatéierten Inhalt? Besicht unite.ai.