Глибоке навчання проти Підкріплення навчання

Глибоке навчання і Підкріплення навчання – два з найпопулярніших підмножин штучного інтелекту. Ринок штучного інтелекту був близько $120 млрд у 2022 році і зростає з приголомшливим темпом понад 38% на рік. По мірі розвитку штучного інтелекту ці два підходи (Підкріплення навчання і Глибоке навчання) використовувалися для вирішення багатьох проблем, включаючи розпізнавання зображень, машинний переклад і прийняття рішень для складних систем. Ми розглянемо, як вони працюють, разом з їх застосуванням, обмеженнями і відмінностями у зрозумілій формі.

Що таке Глибоке навчання (DL)?

Глибоке навчання – це підмножина машинного навчання, в якій ми використовуємо нейронні мережі для розпізнавання закономірностей у даних для прогнозування моделей на невидимих даних. Дані можуть бути табличними, текстовими, зображеннями або мовою.

Глибоке навчання з’явилося в 1950-х роках, коли Френк Розенблатт написав дослідницьку роботу про Перцептрон у 1958 році. Перцептрон був першою архітектурою нейронної мережі, яку можна було навчити виконувати лінійні завдання нагляду. З часом дослідження в галузі, наявність величезної кількості даних і обширні обчислювальні ресурси ще більше розвинули галузь глибокого навчання.

Як працює Глибоке навчання?

Нейронна мережа – це будівельний блок глибокого навчання. Людський мозок надихає Нейронну мережу; вона містить вузли (нейрони), які передають інформацію. Нейронна мережа має три шари:

• Шар введення
• Прихований шар
• Шар виведення.

Шар введення приймає дані, надані користувачем, і передає їх у прихований шар. Прихований шар виконує нелінійне перетворення даних, а шар виведення відображає результати. Помилка між передбаченням на шарі виведення і фактичним значенням обчислюється за допомогою функції втрат. Процес продовжується ітеративно до тих пір, поки втрата не буде мінімізована.

Нейронна мережа

Типи архітектур Глибокого навчання

Існують різні типи архітектур нейронних мереж, такі як:

• Штучні нейронні мережі (ANN)
• Конволюційні нейронні мережі (CNN)
• Рекурентні нейронні мережі (RNN)
• Генеративні суперницькі мережі (GAN) тощо.

Використання архітектури нейронної мережі залежить від типу задачі, що розглядається.

Застосування Глибокого навчання

Глибоке навчання знаходить своє застосування у багатьох галузях.

• У сфері охорони здоров’я комп’ютерні методи, що використовують конволюційні нейронні мережі, можна використовувати для аналізу медичних зображень, наприклад, КТ і МРТ сканів.
• У фінансовому секторі воно може передбачати ціни на акції і виявляти шахрайські дії.
• Методи Глибокого навчання у Обробці природної мови використовуються для машинного перекладу, аналізу настрою тощо.

Обмеження Глибокого навчання

Хоча Глибоке навчання досягло стану мистецтва результатів у багатьох галузях, воно має свої обмеження, які наступні:

• Величезні дані: Глибоке навчання вимагає величезної кількості позначених даних для навчання. Недостаток позначених даних дасть погані результати.
• Часоємність: Воно може займати години і іноді дні для навчання на наборі даних. Глибоке навчання включає багато експериментів, щоб досягти необхідного рівня або досягти відчутних результатів, і відсутність швидкої ітерації може сповільнити процес.
• Обчислювальні ресурси: Глибоке навчання вимагає обчислювальних ресурсів, таких як GPU і TPU, для навчання. Моделі Глибокого навчання займають багато місця після навчання, що може бути проблемою під час розгортання.

Що таке Підкріплення навчання (RL)?

Підкріплення навчання, з іншого боку, – це підмножина штучного інтелекту, в якій агент виконує дію на своє середовище. “Навчання” відбувається шляхом нагородження агента, коли він проявляє бажану поведінку, і покарання його в іншому випадку. З досвідом агент вчиться оптимальній політиці для максимізації нагороди.

Історично Підкріплення навчання отримало увагу в 1950-1960-х роках, оскільки були розроблені алгоритми прийняття рішень для складних систем. Тому дослідження в галузі привели до нових алгоритмів, таких як Q-навчання, SARSA і актор-критик, які ще більше підкріплювали практичність галузі.

Застосування Підкріплення навчання

Підкріплення навчання має помітні застосування у всіх великих галузях.

• Робототехніка – одне з найбільш відомих застосувань Підкріплення навчання. Використовуючи методи Підкріплення навчання, ми дозволяємо роботам навчатися у середовищі і виконувати необхідну задачу.
• Підкріплення навчання використовується для розробки двигунів для ігор, таких як Шахи і Го. AlphaGo (двигун Го) і AlphaZero (шаховий двигун) були розроблені за допомогою Підкріплення навчання.
• У фінансах Підкріплення навчання може допомогти у вигідній торгівлі.

Обмеження Підкріплення навчання

• Величезні дані: Підкріплення навчання вимагає великої кількості даних і досвіду для навчання оптимальній політиці.
• Експлуатація нагороди: Відповідальне балансування між дослідженням стану, формування оптимальної політики і використання знань для збільшення нагороди. Агент не досягне найкращого результату, якщо дослідження буде недостатнім.
• Безпека: Підкріплення навчання викликає питання безпеки, якщо система нагород не розроблена і обмежена належним чином.

Помітні відмінності

У підсумку, помітні відмінності між Підкріпленням навчання і Глибоким навчанням наступні:

Глибоке Підкріплення навчання – Комбінація

Глибоке Підкріплення навчання з’явилося як новий метод, який поєднує Підкріплення навчання і Глибоке навчання. Останній шаховий двигун, такий як AlphaZero, – це приклад Глибокого Підкріплення навчання. У AlphaZero глибокі нейронні мережі використовують математичні функції для навчання агента грати у шахи проти себе.

Кожного року великі гравці на ринку розробляють нові дослідження і продукти на ринку. Глибоке навчання і Підкріплення навчання, як очікується, будуть здивовувати нас інноваційними методами і продуктами.

Хочете більше контенту, пов’язаного з штучним інтелектом? Відвідайте unite.ai.