Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning og Reinforcement Learning er to av de mest populære undergruppene av kunstig intelligens. AI marked var rundt 120 milliarder dollar i 2022 og øker med en forbløffende CAGR over 38 %. Etter hvert som kunstig intelligens utviklet seg, har disse to tilnærmingene (RL og DL) blitt brukt til å løse mange problemer, inkludert bildegjenkjenning, maskinoversettelse og beslutningstaking for komplekse systemer. Vi vil utforske hvordan de fungerer sammen med deres applikasjoner, begrensninger og forskjeller på en lettfattelig måte.

Hva er Deep Learning (DL)?

Deep Learning er undergruppen av maskinlæring der vi bruker nevrale nettverk for å gjenkjenne mønstre i de gitte dataene for prediktiv modellering på de usynlige dataene. Dataene kan være tabellform, tekst, bilde eller tale.

Deep Learning dukket opp på 1950-tallet da Frank Rosenblatt skrev en forskningsoppgave om Perceptron i 1958. Perceptron var den første nevrale nettverksarkitekturen som kunne trenes opp til å utføre lineære veiledede læringsoppgaver. Over tid har forskning på feltet, tilgjengeligheten av den enorme mengden data og omfattende beregningsressurser lenger opp brølt det dype læringsfeltet.

Hvor dyp læring fungerer?

Nevralt nettverk er byggesteinen for dyp læring. Den menneskelige hjernen inspirerer det nevrale nettverket; Den inneholder noder (nevroner) som overfører informasjon. Et nevralt nettverk har tre lag:

• Inndatalag
• Skjult lag
• Utgangslag.

Inndatalaget mottar data gitt av brukeren og sender det til det skjulte laget. Det skjulte laget utfører en ikke-lineær transformasjon på dataene, og utdatalaget viser resultatene. Feilen mellom prediksjonen ved utgangslaget og den faktiske verdien beregnes ved hjelp av en tapsfunksjon. Prosessen fortsetter iterativt til tapet er minimert.

Nevrale nettverket

Typer dyplæringsarkitekturer

Det finnes ulike typer nevrale nettverksarkitekturer, for eksempel:

• Kunstige nevrale nettverk (ANN)
• Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN)
• Gjentatte nevrale nettverk (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN), etc.

Bruken av en nevrale nettverksarkitektur avhenger av typen problem som vurderes.

Anvendelser av dyp læring

Deep Learning finner sine applikasjoner i mange bransjer.

• I helsevesenet kan Computer Vision-baserte metoder som bruker konvolusjonelle nevrale nettverk brukes til analysere medisinske bilderCT- og MR-skanninger.
• I finanssektoren kan den forutsi aksjekurser og oppdage uredelige aktiviteter.
• Deep Learning metoder i Natural Language Processing brukes til maskinoversettelse, sentimentanalyse osv.

Begrensninger ved dyp læring

Selv om dyp læring har oppnådd toppmoderne resultater i mange bransjer, har den sine begrensninger, som er som følger:

• Enorme data: Deep Learning krever en enorm mengde merkede data for trening. Mangelen på merkede data vil gi subpar resultater.
• Tidkrevende: Det kan ta timer og noen ganger dager å trene på datasettet. Dyplæring innebærer mye eksperimentering for å nå den nødvendige referansen eller oppnå håndgripelige resultater, og mangel på rask iterasjon kan bremse prosessen.
• Beregningsressurser: Deep Learning krever beregningsressurser som GPUer og TPUer for opplæring. Dyplæringsmodeller opptar god plass etter trening, noe som kan være et problem under distribusjon.

Hva er forsterkende læring (RL)?

Reinforcement Learning, på den annen side, er undergruppen av kunstig intelligens der en agent utfører en handling på omgivelsene. "Læring" skjer ved å belønne agenten når den gjennomgår ønsket oppførsel og straffe den ellers. Med erfaring lærer agenten den optimale politikken for å maksimere belønningen.

Historisk sett fikk forsterkende læring søkelyset på 1950- og 1960-tallet fordi beslutningsalgoritmer ble utviklet for komplekse systemer. Derfor har forskning på feltet ført til nye algoritmer som Q-Learning, SARSA og skuespillerkritiker, som fremmet det praktiske i området.

Anvendelser av forsterkende læring

Reinforcement Learning har bemerkelsesverdige anvendelser i alle større bransjer.

• Robotics er en av de mest berømte applikasjonene innen forsterkende læring. Ved å bruke forsterkende læringsmetoder lar vi roboter lære av omgivelsene og utføre den nødvendige oppgaven.
• Reinforcement Learning brukes til å utvikle motorer for spill som Chess og Go. AlphaGo (Go-motor) og AlphaZero (sjakkmotor) er utviklet ved hjelp av forsterkningslæring.
• Innen finans kan forsterkende læring bidra til å gjøre en lønnsom handel.

Begrensninger ved forsterkende læring

• Enorme data: Forsterkende læring krever en stor mengde data og erfaring for å lære en optimal policy.
• Belønningsutnyttelse: Det er viktig å opprettholde en balanse mellom å utforske staten, utforme den optimale politikken og utnytte kunnskapen som er oppnådd for å øke belønningen. Agenten vil ikke oppnå det beste resultatet hvis leting er undermål.
• Sikkerhet: Forsterkende læring skaper sikkerhetsbekymringer hvis belønningssystemet ikke er utformet og begrenset på riktig måte.

Fremtredende forskjeller

I et nøtteskall er fremtredende forskjeller mellom forsterkende læring og dyp læring som følger:

Dyp forsterkende læring – kombinasjonen

Deep Reinforcement Learning dukket opp som en ny teknikk som kombinerer forsterkning og dyplæringsmetoder. Den nyeste sjakkmotoren, som f.eks alphazero, er et eksempel på Deep Reinforcement Learning. I AlphaZero bruker Deep Neural Networks matematiske funksjoner for agenten for å lære å spille sjakk mot seg selv.

Hvert år utvikler store aktører i markedet ny forskning og produkter i markedet. Dyplæring og forsterkende læring forventes å forbløffe oss med banebrytende metoder og produkter.

Vil du ha mer AI-relatert innhold? Besøk unite.ai.