Derin Öğrenme vs Takviye Öğrenmesi

Derin Öğrenme ve Takviye Öğrenmesi, Yapay Zeka’nın en popüler alt kümelerinden ikisidir. Yapay Zeka pazarı 2022’de yaklaşık 120 milyar dolar iken, şaşırtıcı bir şekilde %38’in üzerinde bir büyüme hızıyla artmaktadır. Yapay zeka geliştikçe, bu iki yaklaşım (RL ve DL) görüntü tanıma, makine çevirisi ve karmaşık sistemler için karar verme gibi birçok sorunu çözmek için kullanılmıştır. Nasıl çalıştıklarını, uygulamalarını, sınırlamalarını ve farklılıklarını kolayca anlaşılabilir bir şekilde keşfedeceğiz.

Derin Öğrenme (DL) Nedir?

Derin Öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir ve burada öngörücü modelleme için verilen verilere desen tanıma amacıyla Sinir Ağları kullanır. Veri, tablo, metin, görüntü veya konuşma olabilir.

Derin Öğrenme, 1950’lerde Frank Rosenblatt’ın 1958’de Perseptron üzerine bir araştırma makalesi yazmasıyla ortaya çıktı. Perseptron, lineer gözetimli öğrenme görevleri için eğitilebilen ilk sinir ağı mimarisiydi. Zaman içinde, alanda yapılan araştırmalar, büyük miktarda verinin mevcudiyeti ve geniş hesaplamalı kaynaklar, derin öğrenme alanını daha da geliştirdi.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Sinir Ağı, derin öğrenmenin temel taşıdır. Sinir Ağı, insan beyninden esinlenmiştir; bilgi ileten düğümler (nöronlar) içerir. Bir sinir ağı üç katmandan oluşur:

• Giriş Katmanı
• Gizli Katman
• Çıkış Katmanı.

Giriş katmanı, kullanıcı tarafından verilen verileri alır ve gizli katmana iletir. Gizli katman, verilere doğrusal olmayan bir dönüşüm uygular ve çıkış katmanı sonuçları görüntüler. Çıkış katmanındaki tahmin ile gerçek değer arasındaki hata, bir loss fonksiyonu kullanılarak hesaplanır. Süreç, loss minimize edilene kadar yinelemeli olarak devam eder.

Sinir Ağı

Derin Öğrenme Mimarileri Türleri

Çeşitli sinir ağı mimarileri vardır, örneğin:

• Yapay Sinir Ağları (ANN)
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN)
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
• Üretken Karşıt Ağlar (GAN) vb.

Bir sinir ağı mimarisinin kullanımı, dikkate alınan problemin türüne bağlıdır.

Derin Öğrenme Uygulamaları

Derin Öğrenme, birçok endüstride uygulanır.

• Sağlık hizmetlerinde, bilgisayar görüşü tabanlı yöntemler, konvolüsyonel sinir ağlarını kullanarak tıbbi görüntülerin analizinde (örneğin CT ve MRI taramaları) kullanılabilir.
• Finans sektöründe, hisse senedi fiyatlarını tahmin edebilir ve sahtecilik faaliyetlerini tespit edebilir.
• Derin Öğrenme yöntemleri, Doğal Dil İşleme için makine çevirisi, duygu analizi vb. için kullanılır.

Derin Öğrenme Sınırlamaları

Derin öğrenme, birçok endüstride üstün sonuçlar elde etmesine rağmen, bazı sınırlamaları vardır:

• Büyük Veri: Derin Öğrenme, eğitimi için büyük miktarda etiketli veri gerektirir. Etiketli verinin eksikliği, düşük kaliteli sonuçlara neden olur.
• Zaman Alıcı: Veri setine göre eğitimi saatler ve bazen günler alabilir. Derin öğrenme, sonuçları elde etmek için çok fazla deney yapmayı gerektirir ve hızlı iterasyon eksikliği süreci yavaşlatabilir.
• Hesaplamalı Kaynaklar: Derin Öğrenme, eğitim için GPU ve TPU gibi hesaplamalı kaynaklar gerektirir. Derin öğrenme modelleri, eğitildikten sonra büyük alan kaplar, bu da dağıtım sırasında sorunlara neden olabilir.

Takviye Öğrenmesi (RL) Nedir?

Takviye Öğrenmesi, diğer yandan, bir ajanın ortamında bir eylem gerçekleştirdiği ve öğrenmenin, ajanın istenen davranışı sergilediğinde ödüllendirilmesi ve otherwise cezalandırılmasıyla gerçekleştiği Yapay Zeka’nın bir alt kümesidir. Deneyim kazandıkça, ajan optimal politika geliştirir.

Tarihsel olarak, takviye öğrenmesi 1950’ler ve 1960’larda karmaşık sistemler için karar alma algoritmalarının geliştirilmesiyle ön plana çıkmıştır. Bu nedenle, alanda yapılan araştırmalar, Q-Learning, SARSA ve aktör-eleştirmen gibi yeni algoritmaların geliştirilmesine yol açmıştır.

Takviye Öğrenmesi Uygulamaları

Takviye Öğrenmesi, tüm büyük endüstrilerde önemli uygulamalara sahiptir.

• Robotik, takviye öğrenmesinin en nổi bật uygulamalarından biridir. Takviye öğrenmesi yöntemlerini kullanarak, robotları ortamdan öğrenerek gerekli görevi gerçekleştirmeleri için yetiştirebiliriz.
• Takviye Öğrenmesi, Satranç ve Go gibi oyunlar için motor geliştirmek için kullanılır. AlphaGo (Go motoru) ve AlphaZero (Satranç motoru), takviye öğrenmesi kullanarak geliştirilmiştir.
• Finansmanda, takviye öğrenmesi, karlı bir ticaret yapmak için yardımcı olabilir.

Takviye Öğrenmesi Sınırlamaları

• Büyük Veri: Takviye Öğrenmesi, optimal bir politika öğrenmek için büyük miktarda veri ve deneyim gerektirir.
• Ödül Kullanımı: Durumun keşfi, optimal politika oluşturulması ve kazanılan bilginin kullanımının dengesini korumak önemlidir. Ajan, keşif yetersizse en iyi sonucu elde edemez.
• Güvenlik: Takviye Öğrenmesi, ödül sisteminin doğru bir şekilde tasarlanmadığı takdirde güvenlik endişelerine neden olabilir.

Bariz Farklar

Kısaca, Derin Öğrenme ve Takviye Öğrenmesi arasındaki bariz farklar şunlardır:

Derin Takviye Öğrenmesi – Birleştirme

Derin Takviye Öğrenmesi, takviye ve derin öğrenme yöntemlerini birleştiren yeni bir teknik olarak ortaya çıktı. En son satranç motoru gibi AlphaZero, Derin Takviye Öğrenmesinin bir örneğidir. AlphaZero’da, Derin Sinir Ağları, ajanın kendi kendine satranç oynamasını öğrenmek için matematiksel fonksiyonlar kullanır.

Her yıl, pazarın büyük oyuncuları yeni araştırmalar ve ürünleri geliştiriyor. Derin Öğrenme ve Takviye Öğrenmesi, yenilikçi yöntemler ve ürünlerle bizi şaşırtmaya devam edecek.

Daha fazla AI ile ilgili içerik mi istiyorsunuz? unite.ai‘i ziyaret edin.