Diep leren versus versterkend leren

Deep Learning en Reinforcement Learning zijn twee van de meest populaire subsets van kunstmatige intelligentie. De AI markt was ongeveer $ 120 miljard in 2022 en stijgt met een verbijsterende CAGR van meer dan 38%. Naarmate kunstmatige intelligentie evolueerde, zijn deze twee benaderingen (RL en DL) gebruikt om veel problemen op te lossen, waaronder beeldherkenning, machinevertaling en besluitvorming voor complexe systemen. We zullen op een gemakkelijk te begrijpen manier onderzoeken hoe ze werken, samen met hun toepassingen, beperkingen en verschillen.

Wat is diep leren (DL)?

Deep Learning is de subset van machinaal leren waarbij we neurale netwerken gebruiken om patronen in de gegeven gegevens te herkennen voor voorspellende modellen op basis van de onzichtbare gegevens. De gegevens kunnen in tabelvorm, tekst, afbeelding of spraak zijn.

Diep leren ontstond in de jaren vijftig toen Frank Rosenblatt in 1950 een onderzoeksartikel over Perceptron schreef. Perceptron was de eerste neurale netwerkarchitectuur die kon worden getraind om lineair begeleide leertaken uit te voeren. In de loop van de tijd hebben onderzoek in het veld, de beschikbaarheid van de enorme hoeveelheid gegevens en uitgebreide rekenbronnen het deep learning-veld verder doen oplaaien.

Hoe werkt diep leren?

Neuraal netwerk is de bouwsteen van diep leren. Het menselijk brein inspireert het neurale netwerk; Het bevat knooppunten (neuronen) die informatie doorgeven. Een neuraal netwerk heeft drie lagen:

• Invoerlaag
• Verborgen laag
• Uitvoerlaag.

De invoerlaag ontvangt gegevens die door de gebruiker zijn opgegeven en geeft deze door aan de verborgen laag. De verborgen laag voert een niet-lineaire transformatie uit op de gegevens en de uitvoerlaag geeft de resultaten weer. De fout tussen de voorspelling op de uitvoerlaag en de werkelijke waarde wordt berekend met behulp van een verliesfunctie. Het proces gaat iteratief door totdat het verlies geminimaliseerd is.

Neural Network

Soorten deep learning-architecturen

Er zijn verschillende soorten neurale netwerkarchitecturen, zoals:

• Kunstmatige neurale netwerken (ANN)
• Convolutionele neurale netwerken (CNN)
• Terugkerende neurale netwerken (RNN)
• Generatieve vijandige netwerken (GAN), enz.

Het gebruik van een neurale netwerkarchitectuur hangt af van het type probleem dat wordt overwogen.

Toepassingen van diep leren

Deep Learning vindt zijn toepassingen in veel industrieën.

• In de gezondheidszorg kunnen op Computer Vision gebaseerde methoden die gebruik maken van convolutionele neurale netwerken worden gebruikt voor het analyseren van medische beelden, bijvoorbeeld CT- en MRI-scans.
• In de financiële sector kan het aandelenkoersen voorspellen en frauduleuze activiteiten opsporen.
• Deep Learning-methoden in Natural Language Processing worden gebruikt voor machinevertaling, sentimentanalyse, enz.

Beperkingen van diep leren

Hoewel deep learning in veel sectoren de meest geavanceerde resultaten heeft opgeleverd, heeft het zijn beperkingen, namelijk de volgende:

• Enorme gegevens: Deep Learning vereist een enorme hoeveelheid gelabelde gegevens voor training. Het ontbreken van gelabelde gegevens zal ondermaatse resultaten opleveren.
• Tijdrovend: het kan uren en soms dagen duren om op de dataset te trainen. Diep leren omvat veel experimenteren om de vereiste benchmark te bereiken of tastbare resultaten te bereiken, en een gebrek aan snelle iteratie kan het proces vertragen.
• Computationele bronnen: Deep Learning vereist computationele bronnen zoals GPU's en TPU's voor training. Deep learning-modellen nemen veel ruimte in beslag na de training, wat een probleem kan zijn tijdens de implementatie.

Wat is Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning, aan de andere kant, is de subset van kunstmatige intelligentie waarin een agent een actie uitvoert op zijn omgeving. "Leren" gebeurt door de agent te belonen wanneer deze het gewenste gedrag ondergaat en anders te bestraffen. Met ervaring leert de agent het optimale beleid om de beloning te maximaliseren.

Historisch gezien kwam versterkend leren in de schijnwerpers in de jaren vijftig en zestig omdat besluitvormingsalgoritmen werden ontwikkeld voor complexe systemen. Daarom heeft onderzoek in het veld geleid tot nieuwe algoritmen zoals Q-Learning, SARSA en actor-criticus, die de bruikbaarheid van het gebied hebben bevorderd.

Toepassingen van Reinforcement Learning

Reinforcement Learning heeft opmerkelijke toepassingen in alle grote industrieën.

• Robotics is een van de meest gevierde toepassingen in versterkend leren. Met behulp van versterkende leermethoden laten we robots leren van de omgeving en de vereiste taak uitvoeren.
• Reinforcement Learning wordt gebruikt om engines te ontwikkelen voor games als Chess en Go. AlphaGo (Go-engine) en AlphaZero (schaakengine) zijn ontwikkeld met behulp van Reinforcement Learning.
• In de financiële wereld kan versterkend leren helpen bij het maken van een winstgevende transactie.

Beperkingen van Reinforcement Learning

• Enorme data: Versterking Leren vereist een grote hoeveelheid data en ervaring om een ​​optimaal beleid te leren.
• Beloning Exploitatie: Het is belangrijk om een ​​evenwicht te bewaren tussen het verkennen van de staat, het vormen van het optimale beleid en het benutten van de verkregen kennis om de beloning te verhogen. De agent zal niet het beste resultaat bereiken als de verkenning onvoldoende is.
• Veiligheid: versterkend leren geeft aanleiding tot bezorgdheid over de veiligheid als het beloningssysteem niet is ontworpen en niet op de juiste manier is ingeperkt.

Opvallende verschillen

In een notendop zijn de meest opvallende verschillen tussen Reinforcement Learning en Deep Learning als volgt:

Diep versterkend leren - de combinatie

Deep Reinforcement Learning ontstond als een nieuwe techniek die versterkende en diepgaande leermethoden combineert. De nieuwste schaakengine, zoals alfanul, is een voorbeeld van Deep Reinforcement Learning. In AlphaZero gebruiken Deep Neural Networks wiskundige functies voor de agent om tegen zichzelf te leren schaken.

Elk jaar ontwikkelen grote spelers in de markt nieuwe onderzoeken en producten in de markt. Deep Learning en Reinforcement Learning zullen ons naar verwachting verbazen met geavanceerde methoden en producten.

Wilt u meer AI-gerelateerde inhoud? Bezoek verenigen.ai.