Djupinlärning vs Förstärkt Lärande

Djupinlärning och Förstärkt Lärande är två av de mest populära undergrupperna av Artificiell Intelligens. AI-marknaden var cirka 120 miljarder dollar 2022 och ökar med en häpnadsväckande årlig tillväxttakt 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 utforska 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 neurala nätverksarkitekturen som kunde tränas för att utföra linjära övervakade inlärningsuppgifter. Över tiden, forskningen inom området, tillgången på en enorm mängd data och omfattande beräkningsresurser har ytterligare förstärkt djupinlärningsfältet.

Hur fungerar Djupinlärning?

Neuronnät är byggstenen i djupinlärning. Neuronnät inspireras av den mänskliga hjärnan; det innehåller noder (neuroner) som överför information. Ett neuronnät har tre lager:

• Inmatningslager
• Dolt lager
• Utlagningslager.

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 utlagningslagret visar resultaten. Felet mellan förutsägelsen i utlagningslagret och det faktiska värdet beräknas med en förlustfunktion. Processen fortsätter iterativt tills förlusten minimeras.

Neuronnät

Typer av Djupinlärningsarkitekturer

Det finns olika typer av neurala nätverksarkitekturer, såsom:

• Artificiella Neuronnät (ANN)
• Convolutionella Neuronnät (CNN)
• Rekurrenta Neuronnät (RNN)
• Generativa Adversariala Nät (GAN), etc.

Användningen av en neural nätverksarkitektur beror på den typ av problem som undersöks.

Tillämpningar av Djupinlärning

Djupinlärning har tillämpningar i många branscher.

• I vården, kan datorseende-baserade metoder som använder convolutionella neuronnät användas för att analysera medicinska bilder, t.ex. CT- och MR-undersökningar.
• I finanssektorn, kan det förutsäga aktiekurser och upptäcka bedrägerier.
• Djupinlärningsmetoder i Naturlig Språkbehandling används för maskinöversättning, sentimentanalys, etc.

Begränsningar av Djupinlärning

Även om djupinlärning har uppnått den bästa resultat i många branscher, har den sina begränsningar, som följer:

• Stor mängd 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 mycket experiment för att nå det erforderliga målet eller uppnå mätbara resultat, och brist på snabb iteration kan sakta ner processen.
• Beräkningsresurser: Djupinlärning kräver beräkningsresurser som GPU och TPU 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 genomgår det önskade beteendet 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 forskningen 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 noterbara tillämpningar i alla stora branscher.

• Robotik är en av de mest firade tillämpningarna i förstärkt lärande. Med hjälp av förstärkt lärande-metoder tillåter vi robotar att lära sig från miljön och utföra den erforderliga uppgiften.
• 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

• Stor mängd 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 säkerhetsfrågor om belöningsystemet inte är utformat och tillräckligt begränsat.

Främsta Skillnader

I korthet, de främsta skillnaderna mellan Förstärkt Lärande och Djupinlärning är följande:

Djup Förstärkt Lärande – Kombinationen

Djup Förstärkt Lärande uppkom som en ny teknik som kombinerar förstärkt och djupinlärningsmetoder. Den senaste schackmotorn, som AlphaZero, är ett exempel på Djup Förstärkt Lärande. I AlphaZero, använder djupa neurala nätverk matematiska funktioner för att agenten ska lära sig att spela schack mot sig själv.

Varje år utvecklar stora aktörer på marknaden ny forskning 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.