Derin Öğrenme ve Takviyeli Öğrenme

Derin Öğrenme ve Takviyeli Öğrenme, Yapay zekanın en popüler alt kümelerinden ikisidir. AI pazar 120'de yaklaşık 2022 milyar dolardı ve %38'in üzerinde akıllara durgunluk veren bir YBBO ile artıyor. Yapay zeka geliştikçe, bu iki yaklaşım (RL ve DL), görüntü tanıma, makine çevirisi ve karmaşık sistemler için karar verme dahil olmak üzere birçok sorunu çözmek için kullanıldı. Uygulamaları, sınırlamaları ve farklılıkları ile birlikte nasıl çalıştıklarını anlaşılması kolay bir şekilde keşfedeceğiz.

Derin Öğrenme (DL) nedir?

Derin Öğrenme, görünmeyen veriler üzerinde tahmine dayalı modelleme amacıyla verilen verilerdeki kalıpları tanımak için Sinir Ağlarını kullandığımız makine öğreniminin alt kümesidir. Veriler tablo, metin, resim veya konuşma olabilir.

Derin Öğrenme, 1950'lerde Frank Rosenblatt'ın 1958'de Perceptron hakkında bir araştırma makalesi yazmasıyla ortaya çıktı. Perceptron, doğrusal denetimli öğrenme görevlerini gerçekleştirmek üzere eğitilebilen ilk sinir ağı mimarisiydi. Zamanla, alandaki araştırmalar, büyük miktarda verinin mevcudiyeti ve kapsamlı hesaplama kaynakları, derin öğrenme alanını daha da yükseltti.

Derin Öğrenme Nasıl Çalışır?

Sinir Ağı, derin öğrenmenin yapı taşıdır. İnsan beyni, Neural Network'e ilham veriyor; Bilgi ileten düğümleri (nöronları) içerir. Bir sinir ağının üç katmanı vardır:

• Giriş Katmanı
• Gizli Katman
• Çıktı Katmanı.

Girdi katmanı, kullanıcı tarafından verilen verileri alır ve gizli katmana iletir. Gizli katman, veriler üzerinde doğrusal olmayan bir dönüşüm gerçekleştirir ve çıktı katmanı sonuçları görüntüler. Çıkış katmanındaki tahmin ile gerçek değer arasındaki hata, bir kayıp fonksiyonu kullanılarak hesaplanır. Süreç, kayıp en aza indirilene kadar iteratif olarak devam eder.

Sinir ağı

Derin Öğrenme Mimarisi Türleri

Aşağıdakiler gibi çeşitli sinir ağı mimarileri vardır:

• Yapay Sinir Ağları (YSA)
• Evrişimli Sinir Ağları (CNN)
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
• Üretici Düşman Ağları (GAN), vb.

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

Derin Öğrenme Uygulamaları

Derin Öğrenme, uygulamalarını birçok endüstride bulur.

• Sağlık hizmetlerinde, evrişimli sinir ağlarını kullanan Bilgisayarlı Görme tabanlı yöntemler, aşağıdaki amaçlar için kullanılabilir: tıbbi görüntülerin analiziörn. CT ve MRI taramaları.
• Finans sektöründe hisse senedi fiyatlarını tahmin edebilir ve hileli faaliyetleri tespit edebilir.
• Derin Öğrenme yöntemleri Doğal Dil İşleme makine çevirisi, duyarlılık analizi vb. için kullanılır.

Derin Öğrenmenin Sınırlamaları

Derin öğrenme birçok endüstride en gelişmiş sonuçlara ulaşmış olsa da, aşağıdaki gibi sınırlamaları vardır:

• Büyük Veri: Derin Öğrenme, eğitim için çok büyük miktarda etiketlenmiş veri gerektirir. Etiketli verilerin olmaması vasatın altında sonuçlar verecektir.
• Zaman alıcı: Veri kümesi üzerinde eğitim yapmak saatler ve bazen günler alabilir. Derin öğrenme, gerekli kıstasa ulaşmak veya somut sonuçlara ulaşmak için çok sayıda deney içerir ve hızlı yineleme eksikliği süreci yavaşlatabilir.
• Hesaplamalı Kaynaklar: Derin Öğrenme, eğitim için GPU'lar ve TPU'lar gibi hesaplama kaynakları gerektirir. Derin öğrenme modelleri, eğitimden sonra çok fazla yer kaplar ve bu, dağıtım sırasında sorun olabilir.

Takviyeli Öğrenme (RL) nedir?

Takviyeli Öğrenme ise, bir ajanın çevresi üzerinde bir eylem gerçekleştirdiği yapay zekanın alt kümesidir. “Öğrenme”, aracı istenen davranışa girdiğinde ödüllendirmek, aksi takdirde cezalandırmakla gerçekleşir. Temsilci, deneyimle ödülü en üst düzeye çıkarmak için en uygun politikayı öğrenir.

Tarihsel olarak, takviyeli öğrenme 1950'lerde ve 1960'larda dikkatleri üzerine çekti çünkü karmaşık sistemler için karar verme algoritmaları geliştirildi. Bu nedenle, alandaki araştırmalar, alanın pratikliğini artıran Q-Learning, SARSA ve aktör-eleştirmen gibi yeni algoritmalara yol açmıştır.

Takviyeli Öğrenme Uygulamaları

Takviyeli Öğrenme, tüm büyük endüstrilerde dikkate değer uygulamalara sahiptir.

• Robotik pekiştirmeli öğrenmede en ünlü uygulamalardan biridir. Takviyeli öğrenme yöntemlerini kullanarak robotların ortamdan öğrenmelerini ve gerekli görevi yapmalarını sağlıyoruz.
• Takviyeli Öğrenme, Satranç ve Go gibi oyunlar için motorlar geliştirmek için kullanılır. AlphaGo (Go motoru) ve AlphaZero (satranç motoru), takviyeli öğrenme kullanılarak geliştirilmiştir.
• Finansta, takviye öğrenimi karlı bir ticaret yapmaya yardımcı olabilir.

Takviyeli Öğrenmenin Sınırlamaları

• Büyük Veri: Takviyeli Öğrenme, en uygun politikayı öğrenmek için büyük miktarda veri ve deneyim gerektirir.
• Ödül İstismarı: Durumu keşfetmek, en uygun politikayı oluşturmak ve ödülü artırmak için elde edilen bilgiyi kullanmak arasında bir denge sağlamak önemlidir. Keşif vasatın altındaysa aracı en iyi sonuca ulaşmayacaktır.
• Güvenlik: Takviyeli Öğrenme, ödül sistemi tasarlanmadığı ve uygun şekilde kısıtlanmadığı takdirde güvenlik endişelerini artırır.

Belirgin Farklılıklar

Özetle, Takviyeli Öğrenme ile Derin Öğrenme arasındaki göze çarpan farklar aşağıdaki gibidir:

Derin Takviyeli Öğrenme - Kombinasyon

Derin Güçlendirme Öğrenme, pekiştirme ve derin öğrenme yöntemlerini birleştiren yeni bir teknik olarak ortaya çıktı. En yeni satranç motoru, örneğin AlfaSıfır, Derin Pekiştirmeli Öğrenmeye bir örnektir. AlphaZero'da Derin Sinir Ağları, aracının kendisine karşı satranç oynamayı öğrenmesi için matematiksel işlevler kullanır.

Her yıl pazardaki büyük oyuncular, pazarda yeni araştırma ve ürünler geliştiriyor. Derin Öğrenme ve Takviyeli Öğrenmenin, en yeni yöntemler ve ürünlerle bizi şaşırtması bekleniyor.

AI ile ilgili daha fazla içerik mi istiyorsunuz? Ziyaret etmek birleştirmek.ai.