Głębokie uczenie się a uczenie się przez wzmocnienie

Głębokie uczenie się i uczenie się przez wzmocnienie to dwie 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 stosowane 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 przystępny sposób.

Czym jest głębokie uczenie się (DL)?

Głębokie uczenie się to podzbiór uczenia maszynowego, w którym używamy sieci neuronowych 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. XX wieku, kiedy Frank Rosenblatt napisał pracę badawczą na temat perceptronu w 1958 roku. Perceptron był pierwszą architekturą sieci neuronowej, która mogła być szkolona do wykonywania zadań nadzorowanych. Z czasem, badania w tej dziedzinie, dostępność ogromnych ilości danych i obszernych zasobów obliczeniowych 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 za pomocą 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)
• Sieci neuronowe przeciwstawne (GAN) itp.

Użycie architektury sieci neuronowej zależy od rodzaju problemu, który jest brany pod uwagę.

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 stosowane do analizy obrazów medycznych, takich jak tomografia komputerowa i rezonans magnetyczny.
• W sektorze finansowym, może być stosowane do przewidywania cen akcji i wykrywania działań nieuczciwych.
• Metody głębokiego uczenia się w przetwarzaniu języka naturalnego są stosowane do tłumaczeń maszynowych, analizy sentimentu itp.

Ograniczenia głębokiego uczenia się

Chociaż głębokie uczenie się osiągnęło wyniki na poziomie stanu sztuki w wielu branżach, ma swoje ograniczenia, które są następujące:

• Olbrzymie dane: Głębokie uczenie się wymaga ogromnych ilości danych oznaczonych, aby móc je wykorzystać do szkolenia. Brak danych oznaczonych może skutkować gorszymi wynikami.
• Czasochłonne: Może zajmować godziny, a nawet dni, aby przeszkolić model na danych. Głębokie uczenie się wymaga wielu eksperymentów, aby osiągnąć wymagany poziom lub uzyskać wymierne 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 stanowić problem podczas wdrożenia.

Czym jest uczenie się przez wzmocnienie (RL)?

Uczenie się przez wzmocnienie to podzbiór 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. XX wieku, kiedy opracowano algorytmy podejmowania decyzji dla złożonych systemów. Dlatego badania w tej dziedzinie doprowadziły do opracowania nowych algorytmów, takich jak Q-Learning, SARSA i actor-critic, które jeszcze bardziej rozwinęły 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. Za pomocą metod uczenia się przez wzmocnienie, pozwalamy robotom nauczyć się ze środowiska i wykonywać wymagane zadania.
• Uczenie się przez wzmocnienie jest stosowane do tworzenia silników gier, takich jak szachy i Go. AlphaGo (silnik do gry Go) i AlphaZero (silnik do gry w szachy) zostały opracowane za pomocą uczenia się przez wzmocnienie.
• W finansach, uczenie się przez wzmocnienie może pomóc w podejmowaniu zyskownych transakcji.

Ograniczenia uczenia się przez wzmocnienie

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

Wyraźne różnice

W skrócie, wyraźne różnice pomiędzy uczeniem się przez wzmocnienie a 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 stosują 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, innowacyjnymi metodami i produktami.

Chcesz więcej treści związanych z sztuczną inteligencją? Odwiedź unite.ai.