Dypt Læring mot Forsterkingslæring

Dypt Læring og Forsterkingslæring er to av de mest populære undergruppene av kunstig intelligens. AI-markedet var omtrent 120 milliarder dollar i 2022 og øker med en fantastisk årlig vekstrate på over 38%. Etterhvert som kunstig intelligens har utviklet seg, har disse to tilnærmingene (RL og DL) blitt brukt til å løse mange problemer, inkludert bildeigenkjenning, maskinoversettelse og beslutningstaking for komplekse systemer. Vi skal utforske hvordan de fungerer, sammen med deres anvendelser, begrensninger og forskjeller på en enkel måte.

Hva er Dypt Læring (DL)?

Dypt Læring er en undergruppe av maskinlæring der vi bruker neurale nettverk til å gjenkjenne mønster i gitt data for prediktiv modellering på ubesiktiget data. Data kan være tabellform, tekst, bilde eller tale.

Dypt Læring oppstod på 1950-tallet da Frank Rosenblatt skrev en forskningsartikkel om Perceptron i 1958. Perceptron var den første neurale nettverksarkitekturen som kunne trenes til å utføre lineære overvåkede læringoppgaver. Over tid har forskning i feltet, tilgjengeligheten av store mengder data og omfattende beregningsressurser ført til videre utvikling av dypt læring.

Hvordan fungerer Dypt Læring?

Neuralt nettverk er byggesteinene i dypt læring. Det menneskelige hjernen inspirerer neuralt nettverk; det inneholder noder (nevroner) som overfører informasjon. Et neuralt nettverk har tre lag:

• Inngangslogg
• Skjult lag
• Utgangslag.

Inngangsloggen mottar data gitt av brukeren og sender det til skjult lag. Skjult lag utfører en ikke-lineær transformasjon av data, og utgangslaget viser resultater. Feilen mellom forutsigelsen på utgangslaget og den faktiske verdien beregnes ved hjelp av en tap-funksjon. Prosessen fortsetter iterativt til tapet er minimert.

Neuralt nettverk

Typer av Dypt Læring Arkitekturer

Det finnes flere typer neurale nettverksarkitekturer, som:

• Kunstige neurale nettverk (ANN)
• Konvolusjonsneurale nettverk (CNN)
• Rekurrente neurale nettverk (RNN)
• Generative adversarial nettverk (GAN), osv.

Bruken av en neural nettverksarkitektur avhenger av typen problem som er under betraktning.

Anvendelser av Dypt Læring

Dypt Læring finner sine anvendelser i mange industrier.

• I helsetjenesten kan datamaskinbaserte metoder som anvender konvolusjonsneurale nettverk brukes til å analysere medisinske bilder, f.eks. CT- og MR-skanninger.
• I finanssektoren kan det forutsi aksjepriser og oppdage svindel.
• Dypt Læring metoder i Naturlig Språkbehandling brukes til maskinoversettelse, sentimentanalyse, osv.

Begrensninger av Dypt Læring

Selv om dypt læring har oppnådd statens kunstresultater i mange industrier, har det begrensninger, som følger:

• Stort Data: Dypt Læring krever en stor mengde merket data for trening. Mangel på merket data vil gi underpar resultater.
• Tidskrevende: Det kan ta timer og noen ganger dager å trenere på datasettet. Dypt Læring innebærer mye eksperimentering for å nå det nødvendige benchmarket eller oppnå konkrete resultater, og mangel på rask iterasjon kan sakke ned prosessen.
• Beregningsressurser: Dypt Læring krever beregningsressurser som GPUer og TPUs for trening. Dypt Læring modeller okkuperer mye plass etter trening, som kan være et problem under distribusjon.

Hva er Forsterkingslæring (RL)?

Forsterkingslæring, på den andre siden, er en undergruppe av kunstig intelligens der en agent utfører en handling på sin omgivelse. “Læring” skjer ved å belønne agenten når den oppfører seg ønsket og straffe den ellers. Med erfaring lærer agenten den optimale politikken for å maksimere belønningen.

Historisk sett fikk forsterkingslæring oppmerksomheten på 1950- og 1960-tallet fordi beslutningstagingsalgoritmer ble utviklet for komplekse systemer. Derfor har forskning i feltet ført til nye algoritmer som Q-Læring, SARSA og skuespiller-kritiker, som har økt praktisiteten av området.

Anvendelser av Forsterkingslæring

Forsterkingslæring har merkede anvendelser i alle større industrier.

• Robotikk er en av de mest feirede anvendelsene i forsterkingslæring. Ved å bruke forsterkingslæring metoder, lar vi roboter lære fra omgivelsen og utføre den nødvendige oppgaven.
• Forsterkingslæring brukes til å utvikle motorer for spill som Sjakk og Go. AlphaGo (Go-motor) og AlphaZero (Sjakk-motor) er utviklet ved hjelp av forsterkingslæring.
• I finans kan forsterkingslæring hjelpe med å gjøre en lønnsom handel.

Begrensninger av Forsterkingslæring

• Stort Data: Forsterkingslæring krever en stor mengde data og erfaring for å lære en optimal politikk.
• Belønningseksplotering: Det er viktig å opprettholde en balanse mellom å utforske tilstanden, danne den optimale politikken og utnytte kunnskapen som er tilegnet for å øke belønningen. Agenten vil ikke nå det beste resultatet hvis utforskingen er underpar.
• Sikkerhet: Forsterkingslæring reiser sikkerhetsproblemer hvis belønningsystemet ikke er designet og begrenset på riktig måte.

Merkeverdige Forskjeller

I en nøttshell, merkede forskjeller mellom Forsterkingslæring og Dypt Læring er som følger:

Dypt Forsterkingslæring – Kombinasjonen

Dypt Forsterkingslæring oppstod som en ny teknikk som kombinerer forsterkings- og dyptlæringmetoder. Den siste sjakk-motoren, som AlphaZero, er et eksempel på Dypt Forsterkingslæring. I AlphaZero bruker dypt neurale nettverk matematiske funksjoner for at agenten kan lære å spille sjakk mot seg selv.

Hvert år utvikler store spillere i markedet nye forsknings- og produkter på markedet. Dypt Læring og Forsterkingslæring forventes å forbløffe oss med banebrytende metoder og produkter.

Ønsker du mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.