Deep Learning vs Reinforcement Learning

Deep Learning และ Reinforcement Learning เป็นสองส่วนย่อยที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial intelligence) ตลาด AI market มีมูลค่าประมาณ 120 พันล้านดอลลาร์ในปี 2022 และเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วที่อัตรา CAGR มากกว่า 38% เมื่อปัญญาประดิษฐ์-evolved เหล่านี้สองวิธีการ (RL และ DL) ได้ถูกใช้ในการแก้ปัญหาหลายอย่าง รวมถึงการรู้จำภาพ การแปลภาษา และการตัดสินใจสำหรับระบบที่ซับซ้อน เราจะสำรวจวิธีการทำงานพร้อมกับการใช้งาน ข้อจำกัด และความแตกต่างในแบบที่เข้าใจได้ง่าย

อะไรคือ Deep Learning (DL)?

Deep Learning เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ซึ่งเราใช้เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อรับรู้รูปแบบในข้อมูลที่ให้มาเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ข้อมูลอาจเป็นแบบตาราง ข้อความ ภาพ หรือเสียง

Deep Learning เกิดขึ้นในปี 1950 เมื่อ Frank Rosenblatt เขียนวิจัยเกี่ยวกับ Perceptron ในปี 1958 Perceptron เป็นสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมแรกที่สามารถฝึกฝนให้ทำการเรียนรู้แบบกำกับ (Supervised Learning) ที่เป็นเชิงเส้น เมื่อเวลาผ่านไป การวิจัยในด้านนี้ ความพร้อมของข้อมูลจำนวนมาก และทรัพยากรการคำนวณที่กว้างขวาง ทำให้การเรียนรู้ลึก (Deep Learning) พัฒนาไปอีกขั้น

Deep Learning ทำงานอย่างไร?

เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เป็นบล็อกหลักของการเรียนรู้ลึก (Deep Learning) เครือข่ายประสาทเทียมได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ มันประกอบด้วยโหนด (neurons) ที่ส่งสัญญาณข้อมูล เครือข่ายประสาทเทียมมีสามชั้น:

• ชั้นการรับข้อมูล (Input Layer)
• ชั้นซ่อน (Hidden Layer)
• ชั้นผลลัพธ์ (Output Layer)

ชั้นการรับข้อมูลรับข้อมูลที่ให้มาโดยผู้ใช้และส่งต่อไปยังชั้นซ่อน ชั้นซ่อนทำการแปลงที่ไม่เป็นเชิงเส้น (Non-Linear Transformation) ของข้อมูล และชั้นผลลัพธ์แสดงผลลัพธ์ ข้อผิดพลาดระหว่างการคาดการณ์ที่ชั้นผลลัพธ์กับค่าจริงจะถูกคำนวณโดยใช้ฟังก์ชันขาดทุน (Loss Function) กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปอย่างซ้ำๆ จนกว่าขาดทุนจะถูกย่อให้เล็กสุด

Neural Network

ประเภทของสถาปัตยกรรม Deep Learning

มีสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมหลายประเภท เช่น:

• เครือข่ายประสาทเทียมประดิษฐ์ (Artificial Neural Networks – ANN)
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบโคนวอลูชัน (Convolutional Neural Networks – CNN)
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบเรคคอร์เรนต์ (Recurrent Neural Networks – RNN)
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบสร้างสรรค์ (Generative Adversarial Networks – GAN) ฯลฯ

การใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่กำลังพิจารณา

การประยุกต์ใช้ของ Deep Learning

Deep Learning มีการประยุกต์ใช้ในหลายอุตสาหกรรม

• ในด้านสุขภาพ การใช้วิธีการที่มีศักยภาพในการมองเห็น (Computer Vision) โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบโคนวอลูชัน (Convolutional Neural Networks) สามารถใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพสแกน CT และ MRI
• ในภาคการเงิน สามารถคาดการณ์ราคาหลักทรัพย์และตรวจจับการกระทำที่ไม่ซื่อสัตย์
• วิธีการ Deep Learning ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing) ใช้สำหรับการแปลภาษา การวิเคราะห์ความรู้สึก ฯลฯ

ข้อจำกัดของ Deep Learning

แม้ว่าการเรียนรู้ลึก (Deep Learning) จะบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในหลายอุตสาหกรรม แต่ก็มีข้อจำกัดดังต่อไปนี้:

• ข้อมูลจำนวนมาก: Deep Learning ต้องการข้อมูลที่มีฉลากจำนวนมากสำหรับการฝึกฝน การขาดข้อมูลที่มีฉลากจะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี
• ใช้เวลานาน: การฝึกฝนสามารถใช้เวลาหลายชั่วโมงและบางครั้งหลายวัน การเรียนรู้ลึกต้องมีการทดลองมากมายเพื่อให้ถึงมาตรฐานที่ต้องการหรือบรรลุผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ และการขาดการวนซ้ำอย่างรวดเร็วสามารถชะลอกระบวนการได้
• ทรัพยากรการคำนวณ: Deep Learning ต้องการทรัพยากรการคำนวณ เช่น GPU และ TPU สำหรับการฝึกฝน โมเดลการเรียนรู้ลึกใช้พื้นที่มากหลังการฝึกฝน ซึ่งอาจเป็นปัญหาในการใช้งาน

อะไรคือ Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ตัวแทน (Agent) ทำการกระทำต่อสภาพแวดล้อม “การเรียนรู้” เกิดขึ้นโดยการให้รางวัลตัวแทนเมื่อมันแสดงพฤติกรรมที่ต้องการและลงโทษเมื่อไม่เช่นนั้น ด้วยประสบการณ์ ตัวแทนเรียนรู้นโยบายที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มรางวัลให้สูงสุด

ในประวัติศาสตร์ Reinforcement Learning ได้รับความสนใจในคริสต์ทศวรรษ 1950 และ 1960 เนื่องจากได้มีการพัฒนาอัลกอริทึมการตัดสินใจสำหรับระบบที่ซับซ้อน ดังนั้นการวิจัยในด้านนี้จึงนำไปสู่อัลกอริทึมใหม่ๆ เช่น Q-Learning, SARSA และ Actor-Critic ซึ่งเพิ่มความเป็นไปได้ของด้านนี้

การประยุกต์ใช้ของ Reinforcement Learning

Reinforcement Learning มีการประยุกต์ใช้ที่สำคัญในอุตสาหกรรมหลักๆ

• หุ่นยนต์ เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ที่มีชื่อเสียงของ Reinforcement Learning โดยใช้วิธีการ Reinforcement Learning เราอนุญาตให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากสภาพแวดล้อมและทำการกระทำที่ต้องการ
• Reinforcement Learning ถูกใช้ในการพัฒนาเครื่องยนต์สำหรับเกม เช่น Chess และ Go AlphaGo (เครื่องยนต์ Go) และ AlphaZero (เครื่องยนต์ Chess) ถูกพัฒนาด้วย Reinforcement Learning
• ในภาคการเงิน Reinforcement Learning สามารถช่วยในการทำการซื้อขายที่มีผลกำไร

ข้อจำกัดของ Reinforcement Learning

• ข้อมูลจำนวนมาก: Reinforcement Learning ต้องการข้อมูลและประสบการณ์จำนวนมากเพื่อเรียนรู้นโยบายที่ดีที่สุด
• การแสวงหาผลตอบแทน: เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องรักษาสมดุลระหว่างการสำรวจสถานะ การสร้างนโยบายที่ดีที่สุด และการนำความรู้ที่ได้มาเพื่อเพิ่มรางวัลให้สูงสุด ตัวแทนจะไม่บรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดหากการสำรวจไม่เพียงพอ
• ความปลอดภัย: Reinforcement Learning ทำให้เกิดความกังวลเรื่องความปลอดภัยหากระบบรางวัลไม่ได้รับการออกแบบและจำกัดอย่างเหมาะสม

ความแตกต่างที่สำคัญ

โดยสรุป ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Reinforcement Learning และ Deep Learning คือ:

Deep Reinforcement Learning – การรวมกัน

Deep Reinforcement Learning เป็นเทคนิคใหม่ที่รวม Reinforcement Learning และ Deep Learning โดยเครื่องยนต์หมากรุกสุดใหม่ เช่น AlphaZero เป็นตัวอย่างของ Deep Reinforcement Learning ใน AlphaZero เครือข่ายประสาทเทียมลึกใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์สำหรับตัวแทนในการเรียนรู้เล่นหมากรุกกับตัวมันเอง

ทุกๆ ปี ผู้เล่นหลักในตลาดพัฒนาผลิตภัณฑ์และการวิจัยใหม่ๆ ในตลาด Deep Learning และ Reinforcement Learning คาดว่าจะทำให้เราประหลาดใจด้วยวิธีการและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI มากขึ้น? ไปที่ unite.ai