การเรียนรู้แบบลึก (Deep Learning) เทียบกับการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)

การเรียนรู้แบบลึก (Deep Learning) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) เป็นสองส่วนย่อยที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ตลาด AI มีมูลค่าประมาณ 120 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปี 2022 และเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วที่อัตรา CAGR มากกว่า 38% เมื่อปัญญาประดิษฐ์-evolved เหล่านี้สองวิธี (RL และ DL) ได้ถูกนำมาใช้ในการแก้ปัญหาหลายอย่าง รวมถึงการรู้จำภาพ การแปลภาษา และการตัดสินใจสำหรับระบบที่ซับซ้อน เราจะสำรวจวิธีการทำงานของมันพร้อมกับการใช้งาน การจำกัด และความแตกต่างในแบบที่เข้าใจได้ง่าย

การเรียนรู้แบบลึก (DL) คืออะไร?

การเรียนรู้แบบลึกเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เรานำใช้เครือข่ายประสาทเทียมในการรู้จับรูปแบบในข้อมูลที่กำหนดเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์สำหรับข้อมูลที่ไม่เห็น ข้อมูลอาจเป็นแบบตาราง แบบข้อความ ภาพ หรือเสียง

การเรียนรู้แบบลึกเกิดขึ้นในปี 1950 เมื่อ Frank Rosenblatt เขียนบทความวิจัยเกี่ยวกับ Perceptron ในปี 1958 Perceptron เป็นสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมแรกที่สามารถฝึกฝนให้ทำงานได้ด้วยการเรียนรู้แบบกำกับแบบเชิงเส้น เมื่อเวลาผ่านไป การวิจัยในสาขานี้ ความพร้อมของข้อมูลจำนวนมาก และทรัพยากรการคำนวณที่กว้างขวางทำให้การเรียนรู้แบบลึกมีความก้าวหน้ามากขึ้น

การเรียนรู้แบบลึกทำงานอย่างไร?

เครือข่ายประสาทเทียมเป็นบล็อกการสร้างของการเรียนรู้แบบลึก ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากสมองของมนุษย์ มันประกอบด้วยโหนด (เซลล์ประสาท) ที่ส่งสัญญาณข้อมูล เครือข่ายประสาทเทียมมีสามชั้น:

• ชั้นการรับข้อมูล (Input Layer)
• ชั้นการซ่อน (Hidden Layer)
• ชั้นการแสดงผล (Output Layer)

ชั้นการรับข้อมูลรับข้อมูลที่ผู้ใช้ให้มาและส่งต่อไปยังชั้นการซ่อน ชั้นการซ่อนทำการแปลงข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น และชั้นการแสดงผลแสดงผลลัพธ์ ข้อผิดพลาดระหว่างการคาดการณ์ที่ชั้นการแสดงผลและค่าที่แท้จริงจะถูกคำนวณโดยใช้ฟังก์ชันข้อผิดพลาด การดำเนินนี้ดำเนินต่อไปอย่างต่อเนื่องจนกว่าข้อผิดพลาดจะถูกย่อให้เล็กสุด

เครือข่ายประสาทเทียม

ประเภทของสถาปัตยกรรมการเรียนรู้แบบลึก

มีสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมหลายประเภท เช่น:

• เครือข่ายประสาทเทียมเทียม (Artificial Neural Networks – ANN)
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบโครงข่าย (Convolutional Neural Networks – CNN)
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบวน (Recurrent Neural Networks – RNN)
• เครือข่ายประสาทเทียมแบบสร้างสรรค์ (Generative Adversarial Networks – GAN) ฯลฯ

การใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมขึ้นอยู่กับประเภทของปัญหาที่กำลังพิจารณา

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบลึก

การเรียนรู้แบบลึกมีการประยุกต์ใช้ในหลายอุตสาหกรรม

• ในด้านการแพทย์ วิธีการที่ใช้การมองเห็นคอมพิวเตอร์โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมแบบโครงข่ายสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ เช่น ภาพถ่ายรังสีและภาพถ่ายเอ็มอาร์ไอ
• ในภาคการเงิน สามารถคาดการณ์ราคาหุ้นและตรวจจับการกระทำที่ไม่เหมาะสม
• วิธีการเรียนรู้แบบลึกในการประมวลผลภาษาแบบธรรมชาติใช้สำหรับการแปลภาษาและการวิเคราะห์ความรู้สึก ฯลฯ

ข้อจำกัดของการเรียนรู้แบบลึก

แม้ว่าการเรียนรู้แบบลึกจะได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในหลายอุตสาหกรรม แต่ก็มีข้อจำกัดดังต่อไปนี้:

• ข้อมูลจำนวนมาก: การเรียนรู้แบบลึกต้องการข้อมูลที่มีฉลากจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม การขาดข้อมูลที่มีฉลากจะทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี
• ใช้เวลานาน: อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงและบางครั้งหลายวันในการฝึกอบรมบนเซตข้อมูล การเรียนรู้แบบลึกต้องมีการทดลองมากมายเพื่อให้ถึงมาตรฐานที่ต้องการหรือบรรลุผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม และการขาดการวนซ้ำอย่างรวดเร็วสามารถชะลอกระบวนการได้
• ทรัพยากรการคำนวณ: การเรียนรู้แบบลึกต้องการทรัพยากรการคำนวณ เช่น GPU และ TPU สำหรับการฝึกอบรม โมเดลการเรียนรู้แบบลึกใช้พื้นที่มากหลังจากการฝึกอบรม ซึ่งอาจเป็นปัญหาในการใช้งาน

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) คืออะไร?

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ตัวแทนการกระทำของตัวแทนใน môi trường “การเรียนรู้” เกิดขึ้นโดยการให้รางวัลตัวแทนเมื่อมันแสดงพฤติกรรมที่ต้องการและลงโทษมันในทางกลับกัน เมื่อมีประสบการณ์ ตัวแทนจะเรียนรู้นโยบายที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มรางวัลให้สูงสุด

ในประวัติศาสตร์ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังได้รับความสนใจในปี 1950 และ 1960 เนื่องจากได้มีการพัฒนัลกอริธึมการตัดสินใจสำหรับระบบที่ซับซ้อน ดังนั้นการวิจัยในสาขานี้จึงนำไปสู่อัลกอริทึมใหม่ๆ เช่น Q-Learning, SARSA และ actor-critic ซึ่งเพิ่มความเป็นไปได้ของสาขานี้

การประยุกต์ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีการประยุกต์ใช้ที่สำคัญในอุตสาหกรรมทั้งหมด

• หุ่นยนต์ เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้ที่มีชื่อเสียงที่สุดของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อให้หุ่นยนต์เรียนรู้จากสภาพแวดล้อมและทำงานตามที่ต้องการ
• การเรียนรู้แบบเสริมกำลังถูกใช้ในการพัฒนาเครื่องยนต์สำหรับเกม เช่น Chess และ Go AlphaGo (เครื่องยนต์ Go) และ AlphaZero (เครื่องยนต์ Chess) ถูกพัฒนาด้วยการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• ในภาคการเงิน การเรียนรู้แบบเสริมกำลังสามารถช่วยในการทำการซื้อขายที่มีกำไร

ข้อจำกัดของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

• ข้อมูลจำนวนมาก: การเรียนรู้แบบเสริมกำลังต้องการข้อมูลและประสบการณ์จำนวนมากเพื่อเรียนรู้นโยบายที่ดีที่สุด
• การแสวงหาผลประโยชน์: เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องรักษาสมดุลระหว่างการสำรวจสถานะ การสร้างนโยบายที่ดีที่สุด และการแสวงหาผลประโยชน์จากความรู้ที่ได้รับเพื่อเพิ่มรางวัล หากการสำรวจไม่เพียงพอ ตัวแทนจะไม่ถึงผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
• ความปลอดภัย: การเรียนรู้แบบเสริมกำลังทำให้เกิดความกังวลเรื่องความปลอดภัยหากระบบรางวัลไม่ได้รับการออกแบบและจำกัดอย่างเหมาะสม

ความแตกต่างที่เด่นชัด

ในใจความ การเรียนรู้แบบลึกและแบบเสริมกำลังมีความแตกต่างที่เด่นชัดดังต่อไปนี้:

การเรียนรู้แบบลึกแบบเสริมกำลัง – การรวมกัน

การเรียนรู้แบบลึกแบบเสริมกำลังเกิดขึ้นเป็นเทคนิคใหม่ที่รวมการเรียนรู้แบบลึกและแบบเสริมกำลังเข้าด้วยกัน เครื่องยนต์หมากรุกเชสสุดท้าย เช่น AlphaZero เป็นตัวอย่างของการเรียนรู้แบบลึกแบบเสริมกำลัง ใน AlphaZero เครือข่ายประสาทเทียมลึกใช้ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์สำหรับตัวแทนการกระทำเพื่อเรียนรู้การเล่นหมากรุกกับตัวมันเอง

ทุกๆ ปี ผู้เล่นหลักในตลาดพัฒนาผลิตภัณฑ์และการวิจัยใหม่ๆ การเรียนรู้แบบลึกและแบบเสริมกำลังจะทำให้เราประหลาดใจด้วยวิธีการและผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ

ต้องการเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ AI มากขึ้น? ไปที่ unite.ai