Głębokie uczenie się vs uczenie się przez wzmocnienie

Głębokie uczenie się i uczenie się przez wzmocnienie to dwa z najpopularniejszych podzbiorów sztucznej inteligencji. Rynek sztucznej inteligencji wynosił około 120 miliardów dolarów w 2022 roku i rośnie w tempie ponad 38% w skali roku. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, te dwie metody (RL i DL) są wykorzystywane do rozwiązywania wielu problemów, w tym rozpoznawania obrazów, tłumaczeń maszynowych i podejmowania decyzji w złożonych systemach. Będziemy badać, jak one działają, wraz z ich zastosowaniami, ograniczeniami i różnicami w sposób łatwy do zrozumienia.

Czym jest Głębokie Uczenie się (DL)?

Głębokie uczenie się jest podzbiorem uczenia maszynowego, w którym wykorzystujemy sieci neuronowe do rozpoznawania wzorców w danych wejściowych w celu modelowania predykcyjnego na nieznanych danych. Dane mogą być tabelaryczne, tekstowe, obrazowe lub mówione.

Głębokie uczenie się pojawiło się w latach 50., kiedy Frank Rosenblatt napisał artykuł na temat perceptronu w 1958 roku. Perceptron był pierwszą architekturą sieci neuronowej, która mogła być szkolona do wykonywania zadań nadzorowanych liniowych. Wraz z czasem, badania w tej dziedzinie, dostępność ogromnych ilości danych i rozległe zasoby obliczeniowe jeszcze bardziej rozwinęły pole głębokiego uczenia się.

Jak działa Głębokie Uczenie się?

Sieć neuronowa jest podstawowym elementem głębokiego uczenia się. Sieć neuronowa jest inspirowana ludzkim mózgiem; zawiera węzły (neurony), które przekazują informacje. Sieć neuronowa składa się z trzech warstw:

• Warstwa wejściowa
• Warstwa ukryta
• Warstwa wyjściowa.

Warstwa wejściowa otrzymuje dane podane przez użytkownika i przekazuje je do warstwy ukrytej. Warstwa ukryta wykonuje nieliniową transformację danych, a warstwa wyjściowa wyświetla wyniki. Błąd pomiędzy predykcją na warstwie wyjściowej a wartością rzeczywistą jest obliczany przy użyciu funkcji straty. Proces ten jest powtarzany iteracyjnie, aż do momentu, gdy strata jest zminimalizowana.

Sieć neuronowa

Typy architektur Głębokiego Uczenia się

Istnieją różne typy architektur sieci neuronowych, takie jak:

• Sztuczne sieci neuronowe (ANN)
• Sieci neuronowe współdziałające (CNN)
• Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN)
• Generatywne sieci neuronowe przeciwnika (GAN), itp.

Użycie architektury sieci neuronowej zależy od rodzaju problemu, który jest rozważany.

Zastosowania Głębokiego Uczenia się

Głębokie uczenie się znajduje zastosowanie w wielu branżach.

• W ochronie zdrowia, metody oparte na widzeniu komputerowym, wykorzystujące sieci neuronowe współdziałające, mogą być wykorzystane do analizy obrazów medycznych, np. tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego.
• W sektorze finansowym, może ono przewidywać ceny akcji i wykrywać działania nieuczciwe.
• Metody głębokiego uczenia się w przetwarzaniu języka naturalnego są wykorzystywane do tłumaczeń maszynowych, analizy sentimentu, itp.

Ograniczenia Głębokiego Uczenia się

Chociaż głębokie uczenie się osiągnęło stan sztuki w wielu branżach, ma ono swoje ograniczenia, które są następujące:

• Ogromne dane: Głębokie uczenie się wymaga ogromnej ilości danych oznaczonych do szkolenia. Brak oznaczonych danych da słabe wyniki.
• Czasochłonne: Może to zajmować godziny, a nawet dni, aby przeszkolić się na zbiorze danych. Głębokie uczenie się wymaga wielu eksperymentów, aby osiągnąć wymagany poziom lub uzyskać namacalne wyniki, a brak szybkiej iteracji może spowolnić proces.
• Zasoby obliczeniowe: Głębokie uczenie się wymaga zasobów obliczeniowych, takich jak GPU i TPU, do szkolenia. Modele głębokiego uczenia się zajmują dużo miejsca po szkoleniu, co może być problemem podczas wdrożenia.

Czym jest Uczenie się przez Wzmocnienie (RL)?

Uczenie się przez wzmocnienie, z drugiej strony, jest podzbiorem sztucznej inteligencji, w którym agent wykonuje działanie na swoim środowisku. “Uczenie się” następuje przez nagradzanie agenta, gdy wykonuje pożądane zachowanie, i karanie go w przeciwnym razie. Z czasem, agent uczy się optymalnej polityki, aby maksymalizować nagrodę.

Historycznie, uczenie się przez wzmocnienie zyskało popularność w latach 50. i 60., ponieważ algorytmy decyzyjne były opracowane dla złożonych systemów. Dlatego badania w tej dziedzinie doprowadziły do nowych algorytmów, takich jak Q-Learning, SARSA i actor-critic, które jeszcze bardziej praktycznie zastosowały tę dziedzinę.

Zastosowania Uczenia się przez Wzmocnienie

Uczenie się przez wzmocnienie ma znaczące zastosowania we wszystkich głównych branżach.

• Robotyka jest jednym z najbardziej znanych zastosowań uczenia się przez wzmocnienie. Wykorzystując metody uczenia się przez wzmocnienie, pozwalamy robotom uczyć się ze środowiska i wykonywać wymagane zadania.
• Uczenie się przez wzmocnienie jest wykorzystywane do opracowania silników dla gier, takich jak szachy i Go. AlphaGo (silnik do gry Go) i AlphaZero (silnik do gry w szachy) zostały opracowane przy użyciu uczenia się przez wzmocnienie.
• W finansach, uczenie się przez wzmocnienie może pomóc w podejmowaniu zyskownych transakcji.

Ograniczenia Uczenia się przez Wzmocnienie

• Ogromne dane: Uczenie się przez wzmocnienie wymaga dużej ilości danych i doświadczenia, aby nauczyć się optymalnej polityki.
• Eksploatacja nagrody: Ważne jest, aby utrzymać równowagę pomiędzy eksploracją stanu, tworzeniem optymalnej polityki i eksploatacją wiedzy, aby zwiększyć nagrodę. Agent nie osiągnie najlepszego wyniku, jeśli eksploracja jest niewystarczająca.
• Bezpieczeństwo: Uczenie się przez wzmocnienie podnosi problemy bezpieczeństwa, jeśli system nagradzania nie jest odpowiednio zaprojektowany i ograniczony.

Wyraźne Różnice

W skrócie, wyraźne różnice pomiędzy Uczeniem się przez Wzmocnienie i Głębokim Uczeniem się są następujące:

Głębokie Uczenie się przez Wzmocnienie – Połączenie

Głębokie uczenie się przez wzmocnienie pojawiło się jako nowa technika, która łączy metody uczenia się przez wzmocnienie i głębokiego uczenia się. Najnowszy silnik szachowy, taki jak AlphaZero, jest przykładem głębokiego uczenia się przez wzmocnienie. W AlphaZero, głębokie sieci neuronowe wykorzystują funkcje matematyczne, aby agent mógł nauczyć się grać w szachy przeciwko sobie.

Każdego roku, duzi gracze na rynku rozwijają nowe badania i produkty na rynku. Głębokie uczenie się i uczenie się przez wzmocnienie mają szansę zaskoczyć nas nowymi metodami i produktami.

Chcesz więcej treści związanych z AI? Odwiedź unite.ai.