Diep Leer vs Versterking Leer

Diep Leer en Versterking Leer zijn twee van de meest populaire subsets van Kunstmatige Intelligentie. De AI markt was ongeveer $120 miljard in 2022 en neemt toe met een verbijsterende CAGR van boven de 38%. Naarmate de kunstmatige intelligentie evolueerde, werden deze twee benaderingen (RL en DL) gebruikt om veel problemen op te lossen, waaronder beeldherkenning, machinetaalvertaling en besluitvorming voor complexe systemen. We zullen onderzoeken hoe ze werken, samen met hun toepassingen, beperkingen en verschillen op een gemakkelijk te begrijpen manier.

Wat is Diep Leer (DL)?

Diep Leer is de subset van machine learning waarin we Neurale Netwerken gebruiken om patronen in de gegeven data te herkennen voor predictief modelleren op ongezien data. De data kan tabulair, tekst, beeld of spraak zijn.

Diep Leer ontstond in de jaren 50 toen Frank Rosenblatt een onderzoeksartikel over Perceptron schreef in 1958. Perceptron was de eerste neurale netwerkarchitectuur die getraind kon worden om lineaire superviserende leeropdrachten uit te voeren. Na verloop van tijd, onderzoek op het gebied, de beschikbaarheid van een enorme hoeveelheid data en uitgebreide computationele middelen hebben het diepe leerenveld verder versterkt.

Hoe Werkt Diep Leer?

Neuraal Netwerk is de bouwsteen van diep leer. Het Neuraal Netwerk is geïnspireerd op de menselijke hersenen; het bevat knooppunten (neuronen) die informatie doorgeven. Een neuraal netwerk heeft drie lagen:

• Input Laag
• Verborgen Laag
• Output Laag.

De inputlaag ontvangt data die door de gebruiker is gegeven en geeft deze door aan de verborgen laag. De verborgen laag voert een niet-lineaire transformatie uit op de data, en de outputlaag toont de resultaten. De fout tussen de voorspelling bij de outputlaag en de werkelijke waarde wordt berekend met behulp van een verliesfunctie. Het proces gaat iteratief door totdat de verlies geminimaliseerd is.

Neuraal Netwerk

Typen van Diep Leer Architecturen

Er zijn verschillende soorten neurale netwerkarchitecturen, zoals:

• Kunstmatige Neurale Netwerken (ANN)
• Convolutionale Neurale Netwerken (CNN)
• Recurrente Neurale Netwerken (RNN)
• Generatieve Adversaire Netwerken (GAN), enz.

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

Toepassingen van Diep Leer

Diep Leer vindt zijn toepassingen in veel industrieën.

• In de gezondheidszorg kunnen computervisie-gebaseerde methoden die convolutionale neurale netwerken gebruiken, worden gebruikt voor het analyseren van medische beelden, zoals CT- en MRI-scans.
• In de financiële sector kan het de aandelenkoersen voorspellen en frauduleuze activiteiten detecteren.
• Diep Leer methoden in Natuurlijke Taalverwerking worden gebruikt voor machinetaalvertaling, sentimentanalyse, enz.

Beperkingen van Diep Leer

Hoewel diep leer state-of-the-art resultaten heeft behaald in veel industrieën, heeft het zijn beperkingen, die als volgt zijn:

• Huge Data: Diep Leer vereist een enorme hoeveelheid gelabelde data voor training. Het gebrek aan gelabelde data zal subpar resultaten opleveren.
• Tijdrovend: Het kan uren en soms dagen duren om te trainen op de dataset. Diep leer omvat veel experimenten om het vereiste benchmark of tastbare resultaten te bereiken, en een gebrek aan snelle iteratie kan het proces vertragen.
• Computationele Middelen: Diep Leer vereist computationele middelen zoals GPUs en TPUs voor training. Diep leer modellen nemen veel ruimte in beslag na training, wat een probleem kan zijn tijdens implementatie.

Wat is Versterking Leer (RL)?

Versterking Leer, aan de andere kant, is de subset van kunstmatige intelligentie waarin een agent een actie uitvoert op zijn omgeving. “Leer” gebeurt door de agent te belonen wanneer hij het gewenste gedrag vertoont en hem te bestraffen anders. Met ervaring leert de agent de optimale beleid om de beloning te maximaliseren.

Historisch gezien kreeg versterking leer de aandacht in de jaren 50 en 60 omdat beslissingsalgoritmen werden ontwikkeld voor complexe systemen. Daarom heeft onderzoek op het gebied geleid tot nieuwe algoritmen zoals Q-Learning, SARSA en actor-critic, die de praktische toepasbaarheid van het gebied hebben vergroot.

Toepassingen van Versterking Leer

Versterking Leer heeft opvallende toepassingen in alle grote industrieën.

• Robotica is een van de meest gevierde toepassingen in versterking leer. Met behulp van versterking leer methoden, laten we robots leren van de omgeving en de vereiste taak uitvoeren.
• Versterking Leer wordt gebruikt om engines te ontwikkelen voor spellen zoals Schaken en Go. AlphaGo (Go-engine) en AlphaZero (schaken engine) zijn ontwikkeld met behulp van versterking leer.
• In de financiële sector kan versterking leer helpen bij het maken van een winstgevende handel.

Beperkingen van Versterking Leer

• Huge Data: Versterking Leer vereist een grote hoeveelheid data en ervaring om een optimale beleid te leren.
• Beloning Uitbuiting: Het is belangrijk om een evenwicht te behouden tussen het verkennen van de staat, het vormen van de optimale beleid en het uitbuiten van de kennis die is verkregen om de beloning te verhogen. De agent zal niet het beste resultaat bereiken als het verkennen onder de maat is.
• Veiligheid: Versterking Leer roept veiligheidszorgen op als het beloningsysteem niet goed is ontworpen en beperkt.

Opvallende Verschillen

In een notendop, de opvallende verschillen tussen Versterking Leer en Diep Leer zijn als volgt:

Diep Versterking Leer – De Combinatie

Diep Versterking Leer ontstond als een nieuwe techniek die versterking en diep leer methoden combineert. De laatste schaakengine, zoals AlphaZero, is een voorbeeld van Diep Versterking Leer. In AlphaZero gebruiken diepe neurale netwerken wiskundige functies voor de agent om te leren schaken tegen zichzelf.

Elk jaar ontwikkelen grote spelers op de markt nieuwe onderzoek en producten op de markt. Diep Leer en Versterking Leer zullen ons waarschijnlijk verbazen met baanbrekende methoden en producten.

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