Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning i Reinforcement Learning to dwa z najpopularniejszych podzbiorów sztucznej inteligencji. Rynek sztucznej inteligencji był wart około 120 miliardów dolarów w 2022 roku i rośnie w oszałamiającym tempie powyżej 38% w skali roku. W miarę jak sztuczna inteligencja ewoluowała, te dwa podejścia (RL i DL) były wykorzystywane do rozwiązywania wielu problemów, w tym rozpoznawania obrazów, tłumaczenia maszynowego i podejmowania decyzji dla złożonych systemów. W przystępny sposób zbadamy, jak one działają, wraz z ich zastosowaniami, ograniczeniami i różnicami.

Co to jest Deep Learning (DL)?

Deep Learning to podzbiór uczenia maszynowego, w którym wykorzystujemy sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców w dostarczonych danych w celu modelowania predykcyjnego na niewidzianych danych. Dane mogą być tabelaryczne, tekstowe, obrazowe lub głosowe. Deep Learning pojawił się w latach 50. XX wieku, kiedy Frank Rosenblatt opublikował pracę badawczą na temat perceptronu w 1958 roku. Perceptron był pierwszą architekturą sieci neuronowej, którą można było trenować do wykonywania liniowych zadań uczenia nadzorowanego. Z czasem badania w tej dziedzinie, dostępność ogromnych ilości danych i rozległe zasoby obliczeniowe dalej napędzały rozwój deep learningu.

Jak działa Deep Learning?

Sieć neuronowa jest podstawowym budulcem deep learningu. Sieć neuronowa jest inspirowana ludzkim mózgiem; zawiera węzły (neurony), które przekazują informacje. Sieć neuronowa ma trzy warstwy:

• Warstwa wejściowa
• Warstwa ukryta
• Warstwa wyjściowa.

Warstwa wejściowa odbiera dane podane przez użytkownika i przekazuje je do warstwy ukrytej. Warstwa ukryta wykonuje nieliniową transformację danych, a warstwa wyjściowa wyświetla wyniki. Błąd między predykcją na warstwie wyjściowej a wartością rzeczywistą jest obliczany za pomocą funkcji straty. Proces jest kontynuowany iteracyjnie, aż strata zostanie zminimalizowana.

Sieć neuronowa

Rodzaje architektur Deep Learning

Istnieją różne rodzaje architektur sieci neuronowych, takie jak:

• Sztuczne sieci neuronowe (ANN)
• Splotowe sieci neuronowe (CNN)
• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)
• Generatywne sieci przeciwstawne (GAN), itp.

Wybór architektury sieci neuronowej zależy od rodzaju rozważanego problemu.

Zastosowania Deep Learning

Deep Learning znajduje zastosowanie w wielu branżach.

• W opiece zdrowotnej, metody oparte na widzeniu komputerowym wykorzystujące splotowe sieci neuronowe mogą być używane do analizy obrazów medycznych, np. skanów TK i MRI.
• W sektorze finansowym może przewidywać ceny akcji i wykrywać oszustwa.
• Metody Deep Learning w przetwarzaniu języka naturalnego są używane do tłumaczenia maszynowego, analizy sentymentu itp.

Ograniczenia Deep Learning

Chociaż deep learning osiągnął najnowocześniejsze wyniki w wielu branżach, ma swoje ograniczenia, które są następujące:

• Ogromne dane: Deep Learning wymaga ogromnej ilości oznakowanych danych do trenowania. Brak oznakowanych danych da słabe wyniki.
• Czasochłonność: Trenowanie na zbiorze danych może zająć godziny, a czasem dni. Deep learning wiąże się z dużą ilością eksperymentów, aby osiągnąć wymagany benchmark lub namacalne rezultaty, a brak szybkiej iteracji może spowolnić proces.
• Zasoby obliczeniowe: Deep Learning wymaga zasobów obliczeniowych, takich jak GPU i TPU, do trenowania. Modele deep learning zajmują dużo miejsca po wytrenowaniu, co może stanowić problem podczas wdrażania.

Co to jest Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning z kolei jest podzbiorem sztucznej inteligencji, w którym agent wykonuje akcję na swoim środowisku. “Uczenie się” następuje poprzez nagradzanie agenta, gdy przejawia pożądane zachowanie, i karanie go w przeciwnym razie. Z doświadczeniem agent uczy się optymalnej polityki, aby zmaksymalizować nagrodę. Historycznie, reinforcement learning znalazł się w centrum uwagi w latach 50. i 60. XX wieku, ponieważ opracowywano algorytmy podejmowania decyzji dla złożonych systemów. Badania w tej dziedzinie doprowadziły do nowych algorytmów, takich jak Q-Learning, SARSA i actor-critic, co zwiększyło praktyczność tego obszaru.

Zastosowania Reinforcement Learning

Reinforcement Learning ma znaczące zastosowania we wszystkich głównych branżach.

• Robotyka to jedno z najbardziej znanych zastosowań reinforcement learningu. Korzystając z metod reinforcement learningu, pozwalamy robotom uczyć się ze środowiska i wykonywać wymagane zadanie.
• Reinforcement Learning jest używany do tworzenia silników do gier takich jak szachy i Go. AlphaGo (silnik Go) i AlphaZero (silnik szachowy) zostały stworzone przy użyciu reinforcement learningu.
• W finansach reinforcement learning może pomóc w dokonywaniu opłacalnych transakcji.

Ograniczenia Reinforcement Learning

• Ogromne dane: Reinforcement Learning wymaga dużej ilości danych i doświadczenia, aby nauczyć się optymalnej polityki.
• Eksploatacja nagrody: Ważne jest, aby zachować równowagę między eksploracją stanu, formułowaniem optymalnej polityki a wykorzystywaniem zdobytej wiedzy w celu zwiększenia nagrody. Agent nie osiągnie najlepszego wyniku, jeśli eksploracja będzie słaba.
• Bezpieczeństwo: Reinforcement Learning budzi obawy dotyczące bezpieczeństwa, jeśli system nagród nie jest odpowiednio zaprojektowany i ograniczony.

Istotne różnice

W skrócie, istotne różnice między Reinforcement Learning a Deep Learning są następujące:

Deep Reinforcement Learning – Połączenie

Deep Reinforcement Learning pojawił się jako nowa technika łącząca metody reinforcement learningu i deep learningu. Najnowszy silnik szachowy, taki jak AlphaZero, jest przykładem Deep Reinforcement Learning. W AlphaZero, głębokie sieci neuronowe wykorzystują funkcje matematyczne, aby agent nauczył się grać w szachy przeciwko sobie. Co roku główni gracze na rynku rozwijają nowe badania i produkty. Oczekuje się, że Deep Learning i Reinforcement Learning zadziwią nas najnowocześniejszymi metodami i produktami. Chcesz więcej treści związanych ze sztuczną inteligencją? Odwiedź unite.ai.