Djupinlärning mot Förstärkt Lärande

Djupinlärning och förstärkt lärande är två av de mest populära undergrupperna av artificiell intelligens. AI-marknaden var ungefär 120 miljarder dollar 2022 och ökar med en hisnande årlig tillväxttakt på över 38%. När artificiell intelligens utvecklades har dessa två tillvägagångssätt (RL och DL) använts för att lösa många problem, inklusive bildigenkänning, maskinöversättning och beslutsfattande för komplexa system. Vi kommer att undersöka hur de fungerar tillsammans med deras tillämpningar, begränsningar och skillnader på ett lättförståeligt sätt.

Vad är Djupinlärning (DL)?

Djupinlärning är en undergrupp av maskinlärning där vi använder neuronnät för att känna igen mönster i den givna datan för prediktiv modellering av den osynliga datan. Datan kan vara tabellformad, text, bild eller tal.

Djupinlärning uppstod på 1950-talet när Frank Rosenblatt skrev en forskningsartikel om Perceptron 1958. Perceptron var den första neuronnätarkitekturen som kunde tränas för att utföra linjära övervakade inlärningssupervision. Med tiden, forskning inom området, tillgången på en enorm mängd data och omfattande beräkningsresurser har ytterligare förbättrat djupinlärningsfältet.

Hur fungerar Djupinlärning?

Neuronnät är byggstenen i djupinlärning. Människohjärnan inspirerar neuronnätet; det innehåller noder (neuroner) som överför information. Ett neuronnät har tre lager:

• Inmatningslager
• Dolt lager
• Utmatningslager.

Inmatningslagret tar emot data som ges av användaren och skickar den till det dolda lagret. Det dolda lagret utför en icke-linjär transformation av datan, och utmatningslagret visar resultaten. Felet mellan förutsägelsen vid utmatningslagret och det faktiska värdet beräknas med en förlustfunktion. Processen fortsätter iterativt tills förlusten minimeras.

Neuronnät

Typer av Djupinlärningsarkitekturer

Det finns olika typer av neuronnätsarkitekturer, såsom:

• Artificiella neuronnät (ANN)
• Konvolutionsneuronnät (CNN)
• Rekurrenta neuronnät (RNN)
• Generativa adversariala nät (GAN), etc.

Användningen av en neuronnätsarkitektur beror på den typ av problem som övervägs.

Tillämpningar av Djupinlärning

Djupinlärning har tillämpningar i många branscher.

• I vården, kan datormodellbaserade metoder som använder konvolutionsneuronnät användas för att analysera medicinska bilder, t.ex. CT- och MR-skanningar.
• I finanssektorn kan det förutsäga aktiekurser och upptäcka bedrägeri.
• Djupinlärningsmetoder i naturlig språkbehandling används för maskinöversättning, sentimentanalys, etc.

Begränsningar av Djupinlärning

Även om djupinlärning har uppnått toppresultat i många branscher, har den begränsningar, som är:

• Stora mängder data: Djupinlärning kräver en stor mängd märkt data för träning. Brist på märkt data ger undermåliga resultat.
• Tidskrävande: Det kan ta timmar och ibland dagar att träna på datamängden. Djupinlärning innebär en hel del experiment för att nå det önskade målet eller uppnå mätbara resultat, och brist på snabb iteration kan sakta ner processen.
• Beräkningsresurser: Djupinlärning kräver beräkningsresurser som GPU:er och TPU:er för träning. Djupinlärningsmodeller upptar stor plats efter träning, vilket kan vara ett problem under distribution.

Vad är Förstärkt Lärande (RL)?

Förstärkt lärande, å andra sidan, är en undergrupp av artificiell intelligens där en agent utför en åtgärd på sin miljö. “Lärande” sker genom att belöna agenten när den uppför sig på önskat sätt och bestraffa den annars. Med erfarenhet lär sig agenten den optimala policyn för att maximera belöningen.

Historiskt sett fick förstärkt lärande uppmärksamhet på 1950- och 1960-talen eftersom beslutsfattandealgoritmer utvecklades för komplexa system. Därför har forskning inom området lett till nya algoritmer som Q-lärande, SARSA och skådespelare-kritiker, som ytterligare förbättrat områdets praktiska tillämpning.

Tillämpningar av Förstärkt Lärande

Förstärkt lärande har betydande tillämpningar i alla stora branscher.

• Robotik är en av de mest firade tillämpningarna inom förstärkt lärande. Med hjälp av förstärkt lärande tillåter vi robotar att lära sig från miljön och utföra det krävda uppdraget.
• Förstärkt lärande används för att utveckla motorer för spel som Schack och Go. AlphaGo (Go-motor) och AlphaZero (schackmotor) utvecklades med hjälp av förstärkt lärande.
• I finanssektorn kan förstärkt lärande hjälpa till att göra en lönsam handel.

Begränsningar av Förstärkt Lärande

• Stora mängder data: Förstärkt lärande kräver en stor mängd data och erfarenhet för att lära sig en optimal policy.
• Belöningsutnyttjande: Det är viktigt att upprätthålla en balans mellan att utforska tillståndet, bilda den optimala policyn och utnyttja den kunskap som erhållits för att öka belöningen. Agenten kommer inte att nå det bästa resultatet om utforskningen är undermålig.
• Säkerhet: Förstärkt lärande väcker säkerhetsproblem om belöningsystemet inte är konstruerat och tillräckligt begränsat.

Uppenbara Skillnader

I korthet är de uppenbara skillnaderna mellan förstärkt lärande och djupinlärning följande:

Djup Förstärkt Lärande – Kombinationen

Djup förstärkt lärande uppstod som en ny teknik som kombinerar förstärkt lärande och djupinlärningsmetoder. Den senaste schackmotorn, som AlphaZero, är ett exempel på djup förstärkt lärande. I AlphaZero använder djupa neuronnät matematiska funktioner för att agenten ska lära sig att spela schack mot sig själv.

Varje år utvecklar stora aktörer på marknaden nya forsknings- och produkter på marknaden. Djupinlärning och förstärkt lärande förväntas förbluffa oss med banbrytande metoder och produkter.

Vill du ha mer AI-relaterat innehåll? Besök unite.ai.