Hlboké učenie vs posilňovacie učenie

Deep Learning a Reinforcement Learning sú dve z najpopulárnejších podskupín umelej inteligencie. AI trh bola v roku 120 približne 2022 miliárd USD a zvyšuje sa pri ohromujúcej CAGR nad 38 %. Ako sa umelá inteligencia vyvíjala, tieto dva prístupy (RL a DL) sa používali na riešenie mnohých problémov vrátane rozpoznávania obrázkov, strojového prekladu a rozhodovania pre zložité systémy. Ľahko zrozumiteľným spôsobom preskúmame, ako fungujú spolu s ich aplikáciami, obmedzeniami a rozdielmi.

Čo je hlboké učenie (DL)?

Hlboké učenie je podmnožinou strojové učenie v ktorej používame neurónové siete na rozpoznávanie vzorov v daných údajoch na prediktívne modelovanie na neviditeľných údajoch. Údaje môžu byť tabuľkové, textové, obrazové alebo rečové.

Hlboké učenie sa objavilo v 1950-tych rokoch, keď Frank Rosenblatt napísal výskumnú prácu o Perceptróne v roku 1958. Perceptrón bol prvou architektúrou neurónovej siete, ktorú bolo možné trénovať na vykonávanie úloh lineárneho učenia pod dohľadom. Postupom času výskum v tejto oblasti, dostupnosť obrovského množstva údajov a rozsiahle výpočtové zdroje prehĺbili oblasť hlbokého vzdelávania.

Ako funguje hlboké vzdelávanie?

Neurónová sieť je stavebným kameňom hlbokého učenia. Ľudský mozog inšpiruje neurónovú sieť; Obsahuje uzly (neuróny), ktoré prenášajú informácie. Neurónová sieť má tri vrstvy:

• Vstupná vrstva
• Skrytá vrstva
• Výstupná vrstva.

Vstupná vrstva prijíma dáta zadané používateľom a odovzdáva ich skrytej vrstve. Skrytá vrstva vykonáva nelineárnu transformáciu údajov a výstupná vrstva zobrazuje výsledky. Chyba medzi predikciou na výstupnej vrstve a skutočnou hodnotou sa vypočíta pomocou stratovej funkcie. Proces pokračuje opakovane, kým sa strata minimalizuje.

Neural Network

Typy architektúr hlbokého učenia

Existujú rôzne typy architektúr neurónových sietí, ako napríklad:

• Umelé neurónové siete (ANN)
• Konvolučné neurónové siete (CNN)
• Opakujúce sa neurónové siete (RNN)
• Generative Adversarial Networks (GAN) atď.

Použitie architektúry neurónovej siete závisí od typu uvažovaného problému.

Aplikácie hlbokého učenia

Deep Learning nachádza svoje uplatnenie v mnohých odvetviach.

• V zdravotníctve Počítačové videnie môžu byť použité metódy založené na konvolučných neurónových sieťach analýza lekárskych snímokCT a MRI skeny.
• Vo finančnom sektore dokáže predpovedať ceny akcií a odhaliť podvodné aktivity.
• Metódy hlbokého učenia v Spracovanie prirodzeného jazyka sa používajú na strojový preklad, analýzu sentimentu atď.

Obmedzenia hlbokého učenia

Hoci hlboké vzdelávanie dosiahlo v mnohých odvetviach najmodernejšie výsledky, má svoje obmedzenia, ktoré sú nasledovné:

• Obrovské údaje: Hlboké učenie vyžaduje obrovské množstvo označených údajov na školenie. Nedostatok označených údajov poskytne podpriemerné výsledky.
• Časová náročnosť: Tréning na množine údajov môže trvať hodiny a niekedy aj dni. Hlboké učenie zahŕňa veľa experimentov na dosiahnutie požadovaného benchmarku alebo hmatateľných výsledkov a nedostatok rýchleho opakovania môže spomaliť proces.
• Výpočtové zdroje: Hlboké vzdelávanie vyžaduje na školenie výpočtové zdroje, ako sú GPU a TPU. Modely hlbokého učenia zaberajú po tréningu dostatok priestoru, čo môže byť problém počas nasadenia.

Čo je posilňovacie vzdelávanie (RL)?

Na druhej strane posilňovacie učenie je podmnožinou umelej inteligencie, v ktorej agent vykonáva akciu vo svojom prostredí. „Učenie“ sa deje odmeňovaním agenta, keď podstúpi požadované správanie, a inak ho penalizuje. Vďaka skúsenostiam sa agent naučí optimálnu politiku na maximalizáciu odmeny.

Historicky sa posilňovacie učenie dostalo do centra pozornosti v 1950. a 1960. rokoch XNUMX. storočia, pretože rozhodovacie algoritmy boli vyvinuté pre zložité systémy. Preto výskum v tejto oblasti viedol k novým algoritmom, ako je Q-Learning, SARSA a herec-kritik, ktoré podporili praktickosť tejto oblasti.

Aplikácie posilňovacieho vzdelávania

Posilňovacie vzdelávanie má významné uplatnenie vo všetkých hlavných priemyselných odvetviach.

• Robotika je jednou z najslávnejších aplikácií v posilňovacom učení. Pomocou metód učenia zosilnenia umožňujeme robotom učiť sa z prostredia a vykonávať požadovanú úlohu.
• Reinforcement Learning sa používa na vývoj motorov pre hry ako Chess and Go. AlphaGo (Go engine) a AlphaZero (šachový engine) sú vyvinuté pomocou posilňovacieho učenia.
• Vo financiách môže posilnenie učenia pomôcť pri vytváraní ziskového obchodu.

Obmedzenia posilňovacieho vzdelávania

• Obrovské údaje: Posilňovacie vzdelávanie vyžaduje veľké množstvo údajov a skúseností, aby ste sa naučili optimálne pravidlá.
• Využívanie odmeny: Je dôležité udržiavať rovnováhu medzi skúmaním stavu, formovaním optimálnej politiky a využívaním získaných vedomostí na zvýšenie odmeny. Agent nedosiahne najlepší výsledok, ak je prieskum podpriemerný.
• Bezpečnosť: Posilňovacie vzdelávanie vyvoláva obavy o bezpečnosť, ak systém odmeňovania nie je navrhnutý a primerane obmedzený.

Výrazné rozdiely

Stručne povedané, hlavné rozdiely medzi posilňovaním a hlbokým učením sú nasledovné:

Hlboké posilňovacie vzdelávanie – kombinácia

Hlboké posilnenie učenia sa objavila ako nová technika, ktorá kombinuje metódy posilňovania a hlbokého učenia. Najnovší šachový motor, ako napr alfazero, je príkladom Deep Reinforcement Learning. V AlphaZero využíva Deep Neural Networks matematické funkcie, aby sa agent naučil hrať šach sám proti sebe.

Každý rok veľkí hráči na trhu vyvíjajú nové výskumy a produkty na trhu. Očakáva sa, že hlboké vzdelávanie a posilňovacie vzdelávanie nás ohromí špičkovými metódami a produktmi.

Chcete viac obsahu súvisiaceho s AI? Navštívte zjednotiť.ai.