Inteligência artificial

Aprendizado Profundo vs Aprendizado por Reforço

Atualização do on 18 de janeiro de 2023

Deep Learning e Reinforcement Learning são dois dos subconjuntos mais populares da inteligência artificial. a IA mercado foi de cerca de US $ 120 bilhões em 2022 e está aumentando em um CAGR incompreensível acima de 38%. À medida que a inteligência artificial evoluiu, essas duas abordagens (RL e DL) foram usadas para resolver muitos problemas, incluindo reconhecimento de imagem, tradução automática e tomada de decisão para sistemas complexos. Exploraremos como eles funcionam junto com suas aplicações, limitações e diferenças de uma maneira fácil de entender.

O que é Deep Learning (DL)?

Deep Learning é o subconjunto de aprendizado de máquina no qual usamos redes neurais para reconhecer padrões nos dados fornecidos para modelagem preditiva em dados invisíveis. Os dados podem ser tabulares, texto, imagem ou fala.

O Deep Learning surgiu na década de 1950, quando Frank Rosenblatt escreveu um trabalho de pesquisa sobre o Perceptron em 1958. O Perceptron foi a primeira arquitetura de rede neural que pode ser treinada para executar tarefas de aprendizado linear supervisionado. Com o tempo, a pesquisa no campo, a disponibilidade da enorme quantidade de dados e os extensos recursos computacionais aumentaram ainda mais o campo de aprendizado profundo.

Como funciona o aprendizado profundo?

A rede neural é o bloco de construção do aprendizado profundo. O cérebro humano inspira a Rede Neural; Ele contém nós (neurônios) que transmitem informações. Uma rede neural possui 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 executa 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 calculado usando uma função de perda. O processo continua iterativamente até que a perda seja minimizada.

Rede neural

Tipos de Arquiteturas de Deep Learning

Existem vários tipos de arquiteturas de redes neurais, como:

Redes Neurais Artificiais (RNA)
Redes neurais convolucionais (CNN)
Redes Neurais Recurrentes (RNN)
Redes Geradoras Adversariais (GAN), etc.

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

Aplicações de Deep Learning

Deep Learning encontra suas aplicações em muitos setores.

Na área da saúde, métodos baseados em visão computacional que empregam redes neurais convolucionais podem ser usados para analisando imagens médicas, por exemplo, tomografia computadorizada e ressonância magnética.
No setor financeiro, pode prever preços de ações e detectar atividades fraudulentas.
Métodos de Deep Learning em Processamento de linguagem natural são usados para tradução automática, análise de sentimento, etc.

Limitações do Deep Learning

Embora o aprendizado profundo tenha alcançado resultados de ponta em muitos setores, ele tem suas limitações, que são as seguintes:

Dados enormes: o aprendizado profundo requer uma quantidade enorme de dados rotulados para treinamento. A falta de dados rotulados dará resultados abaixo da média.
Demorado: pode levar horas e, às vezes, dias para treinar no conjunto de dados. O aprendizado profundo envolve muita experimentação para atingir a referência necessária ou obter resultados tangíveis, e a falta de iteração rápida pode retardar o processo.
Recursos computacionais: Deep Learning 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 Aprendizagem por Reforço (RL)?

O Aprendizado por Reforço, por outro lado, é o subconjunto da inteligência artificial em que um agente executa uma ação em seu ambiente. O “aprendizado” acontece recompensando o agente quando ele passa pelo comportamento desejado e penalizando-o caso contrário. 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 os 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 promoveram 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 no aprendizado por reforço. Usando métodos de aprendizado por reforço, permitimos que os robôs aprendam com o ambiente e executem a tarefa necessária.
O Aprendizado por Reforço é usado para desenvolver mecanismos para jogos como Xadrez e Go. AlphaGo (mecanismo Go) e AlphaZero (motor de xadrez) são desenvolvidos usando aprendizado por reforço.
Em finanças, o aprendizado por reforço pode ajudar a fazer uma negociação lucrativa.

Limitações do Aprendizado por Reforço

Dados enormes: Aprendizagem por reforço requer uma grande quantidade de dados e experiência para aprender uma política ideal.
Exploração de 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 inferior.
Segurança: o Aprendizado por Reforço levanta preocupações de segurança se o sistema de recompensa não for projetado e adequadamente restrito.

Diferenças salientes

Em poucas palavras, as principais diferenças entre Aprendizado por Reforço e Aprendizado Profundo são as seguintes:

Aprendizagem profunda	Aprendizagem por Reforço
Ele contém nós interconectados e o aprendizado ocorre minimizando a perda ajustando os pesos e vieses dos neurônios.	Ele contém um agente que aprende com o ambiente interagindo com ele para alcançar a política ótima.
Deep Learning é usado em problemas de aprendizagem supervisionada onde os dados são rotulados. No entanto, é usado em aprendizagem não supervisionada para casos de uso como detecção de anomalias, etc.	O Aprendizado por Reforço envolve um agente que aprende com seu ambiente sem precisar de dados rotulados.
Usado na detecção e classificação de objetos, tradução automática e análise de sentimentos, etc.	Usado em robótica, jogos e veículos autônomos.

Aprendizado por Reforço Profundo - A Combinação

O Deep Reinforcement Learning surgiu como uma nova técnica que combina métodos de reforço e aprendizado profundo. O mais recente mecanismo de xadrez, como AlfaZero, é um exemplo de Deep Reinforcement Learning. No AlphaZero, as Redes Neurais Profundas empregam funções matemáticas para que o agente aprenda a jogar xadrez contra si mesmo.

Todos os anos, grandes players do mercado desenvolvem novas pesquisas e produtos no mercado. Espera-se que Deep Learning e Reinforcement Learning nos surpreendam com métodos e produtos de ponta.

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