Aprendizado Profundo contra Aprendizado por Reforço

O Aprendizado Profundo e o Aprendizado por Reforço são dois dos subconjuntos mais populares da Inteligência Artificial. O mercado de IA foi de aproximadamente $120 bilhões em 2022 e está aumentando a uma taxa astronômica de mais de 38% ao ano. À medida que a inteligência artificial evoluiu, essas duas abordagens (RL e DL) têm sido usadas para resolver muitos problemas, incluindo reconhecimento de imagens, tradução de máquina e tomada de decisões para sistemas complexos. Vamos explorar como elas funcionam, juntamente com suas aplicações, limitações e diferenças de uma maneira fácil de entender.

O que é Aprendizado Profundo (DL)?

O Aprendizado Profundo é o subconjunto do aprendizado de máquina no qual usamos Redes Neurais para reconhecer padrões nos dados fornecidos para modelagem preditiva nos dados não vistos. Os dados podem ser tabulares, texto, imagem ou fala.

O Aprendizado Profundo surgiu na década de 1950, quando Frank Rosenblatt escreveu um artigo de pesquisa sobre Perceptron em 1958. O Perceptron foi a primeira arquitetura de rede neural que poderia ser treinada para realizar tarefas de aprendizado supervisionado linear. Com o tempo, a pesquisa no campo, a disponibilidade de uma grande quantidade de dados e recursos computacionais extensivos impulsionaram ainda mais o campo do aprendizado profundo.

Como funciona o Aprendizado Profundo?

A Rede Neural é o bloco de construção do aprendizado profundo. A Rede Neural é inspirada no cérebro humano; ela contém nós (neurônios) que transmitem informações. Uma rede neural tem três camadas:

• Camada de Entrada
• Camada Oculta
• Camada de Saída.

A camada de entrada recebe os dados fornecidos pelo usuário e os passa para a camada oculta. A camada oculta realiza uma transformação não linear nos dados, e a camada de saída exibe os resultados. O erro entre a previsão na camada de saída e o valor real é computado usando uma função de perda. O processo continua iterativamente até que a perda seja minimizada.

Rede Neural

Tipos de Arquiteturas de Aprendizado Profundo

Existem vários tipos de arquiteturas de redes neurais, como:

• Redes Neurais Artificiais (ANN)
• Redes Neurais Convolucionais (CNN)
• Redes Neurais Recorrentes (RNN)
• Redes Neurais Adversárias Generativas (GAN), etc.

O uso de uma arquitetura de rede neural depende do tipo de problema em consideração.

Aplicações do Aprendizado Profundo

O Aprendizado Profundo encontra suas aplicações em muitas indústrias.

• No setor de saúde, métodos baseados em visão computacional que empregam redes neurais convolucionais podem ser usados para analisar imagens médicas, como tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas.
• No setor financeiro, pode prever preços de ações e detectar atividades fraudulentas.
• Métodos de Aprendizado Profundo em Processamento de Linguagem Natural são usados para tradução de máquina, análise de sentimento, etc.

Limitações do Aprendizado Profundo

Embora o Aprendizado Profundo tenha alcançado resultados de estado da arte em muitas indústrias, ele tem suas limitações, que são as seguintes:

• Dados Maciços: O Aprendizado Profundo requer uma grande quantidade de dados rotulados para treinamento. A falta de dados rotulados dará resultados subpar.
• Demorado: Pode levar horas e, às vezes, dias para treinar no conjunto de dados. O Aprendizado Profundo envolve muita experimentação para alcançar o benchmark necessário ou obter resultados tangíveis, e a falta de iteração rápida pode desacelerar o processo.
• Recursos Computacionais: O Aprendizado Profundo requer recursos computacionais como GPUs e TPUs para treinamento. Os modelos de Aprendizado Profundo ocupam muito espaço após o treinamento, o que pode ser um problema durante a implantação.

O que é Aprendizado por Reforço (RL)?

O Aprendizado por Reforço, por outro lado, é o subconjunto da inteligência artificial no qual um agente executa uma ação em seu ambiente. “Aprendizado” acontece recompensando o agente quando ele se comporta de maneira desejada e penalizando-o de outra forma. Com a experiência, o agente aprende a política ótima para maximizar a recompensa.

Historicamente, o Aprendizado por Reforço ganhou destaque nas décadas de 1950 e 1960 porque algoritmos de tomada de decisão foram desenvolvidos para sistemas complexos. Portanto, a pesquisa no campo levou a novos algoritmos, como Q-Learning, SARSA e ator-crítico, que aumentaram a praticidade da área.

Aplicações do Aprendizado por Reforço

O Aprendizado por Reforço tem aplicações notáveis em todas as principais indústrias.

• Robótica é uma das aplicações mais celebradas do Aprendizado por Reforço. Usando métodos de Aprendizado por Reforço, permitimos que os robôs aprendam com o ambiente e realizem a tarefa necessária.
• O Aprendizado por Reforço é usado para desenvolver motores para jogos como Xadrez e Go. AlphaGo (motor de Go) e AlphaZero (motor de xadrez) foram desenvolvidos usando Aprendizado por Reforço.
• No setor financeiro, o Aprendizado por Reforço pode ajudar a fazer um comércio lucrativo.

Limitações do Aprendizado por Reforço

• Dados Maciços: O Aprendizado por Reforço requer uma grande quantidade de dados e experiência para aprender uma política ótima.
• Exploração da Recompensa: É importante manter um equilíbrio entre explorar o estado, formar a política ótima e explorar o conhecimento obtido para aumentar a recompensa. O agente não alcançará o melhor resultado se a exploração for subpar.
• Segurança: O Aprendizado por Reforço levanta preocupações de segurança se o sistema de recompensa não for projetado e restrito adequadamente.

Diferenças Salientes

Em resumo, as diferenças salientes entre Aprendizado por Reforço e Aprendizado Profundo são as seguintes:

Aprendizado Profundo por Reforço – A Combinação

O Aprendizado Profundo por Reforço surgiu como uma nova técnica que combina métodos de reforço e aprendizado profundo. O último motor de xadrez, como AlphaZero, é um exemplo de Aprendizado Profundo por Reforço. No AlphaZero, Redes Neurais Profundas empregam funções matemáticas para que o agente aprenda a jogar xadrez contra si mesmo.

Cada ano, grandes jogadores no mercado desenvolvem novas pesquisas e produtos no mercado. O Aprendizado Profundo e o Aprendizado por Reforço devem nos surpreender com métodos e produtos de ponta.

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