Învățarea profundă vs Învățarea prin întărire

Învățarea profundă și Învățarea prin întărire sunt două dintre cele mai populare subseturi ale inteligenței artificiale. Piața de inteligență artificială a fost de aproximativ 120 de miliarde de dolari în 2022 și este în creștere cu o rată anuală compusă (CAGR) de peste 38%. Pe măsură ce inteligența artificială a evoluat, aceste două abordări (Învățarea prin întărire și Învățarea profundă) au fost utilizate pentru a rezolva multe probleme, inclusiv recunoașterea imaginilor, traducerea mașinilor și luarea deciziilor pentru sisteme complexe. Vom explora cum funcționează acestea, împreună cu aplicațiile, limitările și diferențele lor, într-un mod ușor de înțeles.

Ce este Învățarea profundă (DL)?

Învățarea profundă este subsetul învățării mașinilor în care utilizăm rețele neuronale pentru a recunoaște modele în datele furnizate, pentru modelarea predictivă a datelor nevăzute. Datele pot fi tabulare, text, imagine sau vorbire.

Învățarea profundă a apărut în anii 1950, când Frank Rosenblatt a scris un articol de cercetare despre Perceptron în 1958. Perceptron a fost prima arhitectură de rețea neuronală care putea fi antrenată pentru a efectua sarcini de învățare supravegheată liniară. În timp, cercetarea în domeniu, disponibilitatea unei cantități masive de date și resursele computaționale extinse au dus la o evoluție a domeniului învățării profunde.

Cum funcționează Învățarea profundă?

Rețeaua neuronală este blocul de construcție al învățării profunde. Rețeaua neuronală este inspirată de creierul uman; ea conține noduri (neuroni) care transmit informații. O rețea neuronală are trei straturi:

• Stratul de intrare
• Stratul ascuns
• Stratul de ieșire.

Stratul de intrare primește datele furnizate de utilizator și le transmite stratului ascuns. Stratul ascuns efectuează o transformare neliniară a datelor, iar stratul de ieșire afișează rezultatele. Eroarea dintre predicția de la stratul de ieșire și valoarea reală este calculată utilizând o funcție de pierdere. Procesul continuă iterativ până când pierderea este minimizată.

Rețea neuronală

Tipuri de arhitecturi de Învățare profundă

Există diverse tipuri de arhitecturi de rețele neuronale, cum ar fi:

• Rețele neuronale artificiale (ANN)
• Rețele neuronale convolutive (CNN)
• Rețele neuronale recurente (RNN)
• Rețele neuronale generative adverse (GAN), etc.

Utilizarea unei arhitecturi de rețea neuronală depinde de tipul de problemă luată în considerare.

Apliicații ale Învățării profunde

Învățarea profundă are aplicații în multe industrii.

• În sănătate, metodele de viziune computerizată care utilizează rețele neuronale convolutive pot fi utilizate pentru analizarea imaginilor medicale, de exemplu, scanări CT și MRI.
• În sectorul financiar, poate prezice prețurile acțiunilor și detecta activități frauduloase.
• Metodele de Învățare profundă în Procesarea limbajului natural sunt utilizate pentru traducerea mașinilor, analiza sentimentului, etc.

Limitări ale Învățării profunde

Deși Învățarea profundă a obținut rezultate de ultimă oră în multe industrii, are și limitări, care sunt următoarele:

• Date masive: Învățarea profundă necesită o cantitate masivă de date etichetate pentru antrenare. Lipsa datelor etichetate va duce la rezultate subpar.
• Consumatoare de timp: Poate dura ore și uneori zile pentru a antrena pe un set de date. Învățarea profundă implică multă experimentare pentru a atinge benchmark-ul necesar sau pentru a obține rezultate tangibile, și lipsa iterației rapide poate încetini procesul.
• Resurse computaționale: Învățarea profundă necesită resurse computaționale, cum ar fi GPU și TPU, pentru antrenare. Modelele de Învățare profundă ocupă mult spațiu după antrenare, ceea ce poate fi o problemă în timpul implementării.

Ce este Învățarea prin întărire (RL)?

Învățarea prin întărire, pe de altă parte, este subsetul inteligenței artificiale în care un agent efectuează o acțiune asupra mediului său. “Învățarea” are loc prin răsplata agentului atunci când suportă comportamentul dorit și penalizarea lui în caz contrar. Cu experiența, agentul învață politica optimă pentru a maximiza răsplata.

Învățarea prin întărire a fost subiectul cercetărilor în anii 1950 și 1960, deoarece algoritmii de luare a deciziilor au fost dezvoltați pentru sisteme complexe. Prin urmare, cercetarea în domeniu a condus la noi algoritmi, cum ar fi Q-Learning, SARSA și actor-critic, care au sporit practicitatea domeniului.

Apliicații ale Învățării prin întărire

Învățarea prin întărire are aplicații notabile în toate industriile majore.

• Robotică este una dintre cele mai celebre aplicații ale Învățării prin întărire. Utilizând metode de Învățare prin întărire, permitem robotului să învețe din mediu și să efectueze sarcina necesară.
• Învățarea prin întărire este utilizată pentru a dezvolta motoare pentru jocuri precum Șah și Go. AlphaGo (motor de Go) și AlphaZero (motor de șah) au fost dezvoltate utilizând Învățarea prin întărire.
• În finanțe, Învățarea prin întărire poate asista în efectuarea unei tranzacții profitabile.

Limitări ale Învățării prin întărire

• Date masive: Învățarea prin întărire necesită o cantitate mare de date și experiență pentru a învăța o politică optimă.
• Exploatării răsplății: Este important să se mențină un echilibru între explorarea stării, formarea politicii optime și exploatarea cunoștințelor obținute pentru a crește răsplata. Agentul nu va atinge cel mai bun rezultat dacă explorarea este subpară.
• Siguranță: Învățarea prin întărire ridică preocupări legate de siguranță dacă sistemul de răsplată nu este proiectat și constrâns corespunzător.

Diferențe semnificative

În rezumat, diferențele semnificative între Învățarea prin întărire și Învățarea profundă sunt următoarele:

Învățarea profundă prin întărire – Combinația

Învățarea profundă prin întărire a apărut ca o nouă tehnică care combină metodele de Învățare profundă și Învățare prin întărire. Cel mai recent motor de șah, cum ar fi AlphaZero, este un exemplu de Învățare profundă prin întărire. În AlphaZero, rețelele neuronale profunde utilizează funcții matematice pentru ca agentul să învețe să joace șah împotriva lui însuși.

Fiecare an, jucătorii importanți din piață dezvoltă noi cercetări și produse pe piață. Învățarea profundă și Învățarea prin întărire sunt așteptate să ne uimească cu metode și produse de ultimă oră.

Doriți mai mult conținut legat de inteligența artificială? Vizitați unite.ai.