Học Sâu vs Học Kích Reinforcement

Học Sâu và Học Kích Reinforcement là hai tập con phổ biến nhất của Trí Tuệ Nhân Tạo. Thị trường Trí Tuệ Nhân Tạo đã đạt khoảng 120 tỷ đô la vào năm 2022 và đang tăng trưởng với tốc độ CAGR đáng kinh ngạc trên 38%. Khi trí tuệ nhân tạo phát triển, hai phương pháp này (RL và DL) đã được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề, bao gồm nhận dạng hình ảnh, dịch máy, và ra quyết định cho các hệ thống phức tạp. Chúng tôi sẽ khám phá cách chúng hoạt động cùng với các ứng dụng, hạn chế và sự khác biệt của chúng một cách dễ hiểu.

Học Sâu (DL) là gì?

Học Sâu là tập con của học máy trong đó chúng ta sử dụng Mạng Nơ-ron để nhận dạng mẫu trong dữ liệu cho trước để xây dựng mô hình dự đoán trên dữ liệu chưa thấy. Dữ liệu có thể là bảng, văn bản, hình ảnh hoặc giọng nói.

Học Sâu xuất hiện vào những năm 1950 khi Frank Rosenblatt viết một bài nghiên cứu về Perceptron vào năm 1958. Perceptron là kiến trúc mạng nơ-ron đầu tiên có thể được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ học có giám sát tuyến tính. Theo thời gian, nghiên cứu trong lĩnh vực, sự sẵn có của lượng dữ liệu khổng lồ và tài nguyên tính toán rộng lớn đã thúc đẩy lĩnh vực học sâu.

Học Sâu hoạt động như thế nào?

Mạng Nơ-ron là khối xây dựng của học sâu. Mạng Nơ-ron được lấy cảm hứng từ não bộ con người; nó chứa các nút (nơ-ron) truyền tải thông tin. Một mạng nơ-ron có ba lớp:

• Lớp Đầu vào
• Lớp Ẩn
• Lớp Đầu ra.

Lớp đầu vào nhận dữ liệu từ người dùng và truyền nó đến lớp ẩn. Lớp ẩn thực hiện một biến đổi phi tuyến tính trên dữ liệu, và lớp đầu ra hiển thị kết quả. Sự khác biệt giữa dự đoán tại lớp đầu ra và giá trị thực tế được tính toán bằng một hàm mất mát. Quá trình này tiếp tục lặp lại cho đến khi mất mát được giảm thiểu.

Mạng Nơ-ron

Các loại Kiến trúc Học Sâu

Có nhiều loại kiến trúc mạng nơ-ron, chẳng hạn như:

• Mạng Nơ-ron Nhân tạo (ANN)
• Mạng Nơ-ron Tần số (CNN)
• Mạng Nơ-ron Recurrent (RNN)
• Mạng Nơ-ron Đối lập (GAN), v.v.

Sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron phụ thuộc vào loại vấn đề đang được xem xét.

Ứng dụng của Học Sâu

Học Sâu tìm thấy ứng dụng của nó trong nhiều ngành công nghiệp.

• Trong Y tế, các phương pháp dựa trên tầm nhìn máy tính sử dụng mạng nơ-ron tần số có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như chụp CT và MRI.
• Trong lĩnh vực tài chính, nó có thể dự đoán giá cổ phiếu và phát hiện hoạt động gian lận.
• Các phương pháp học sâu trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên được sử dụng cho dịch máy, phân tích cảm xúc, v.v.

Hạn chế của Học Sâu

Mặc dù học sâu đã đạt được kết quả tốt nhất trong nhiều ngành công nghiệp, nhưng nó có những hạn chế, đó là:

• Dữ liệu Lớn: Học Sâu yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo. Thiếu dữ liệu được gắn nhãn sẽ cho kết quả kém.
• Tốn thời gian: Nó có thể mất hàng giờ và đôi khi hàng ngày để đào tạo trên tập dữ liệu. Học sâu liên quan đến nhiều thí nghiệm để đạt được tiêu chuẩn yêu cầu hoặc đạt được kết quả hữu hình, và thiếu sự lặp lại nhanh chóng có thể làm chậm quá trình.
• Tài nguyên Tính toán: Học Sâu yêu cầu tài nguyên tính toán như GPU và TPU để đào tạo. Các mô hình học sâu chiếm nhiều không gian sau khi đào tạo, điều này có thể là một vấn đề trong quá trình triển khai.

Học Kích Reinforcement (RL) là gì?

Học Kích Reinforcement, mặt khác, là tập con của trí tuệ nhân tạo trong đó một tác nhân thực hiện một hành động trên môi trường của nó. “Học” xảy ra bằng cách thưởng cho tác nhân khi nó thực hiện hành vi mong muốn và phạt nó nếu không. Với kinh nghiệm, tác nhân học được chính sách tối ưu để tối đa hóa phần thưởng.

Lịch sử, học kích Reinforcement đã được chú ý vào những năm 1950 và 1960 vì các thuật toán ra quyết định đã được phát triển cho các hệ thống phức tạp. Do đó, nghiên cứu trong lĩnh vực này đã dẫn đến các thuật toán mới như Q-Learning, SARSA và actor-critic, điều này đã làm cho lĩnh vực này trở nên thực tế hơn.

Ứng dụng của Học Kích Reinforcement

Học Kích Reinforcement có những ứng dụng đáng chú ý trong tất cả các ngành công nghiệp chính.

• Robotics là một trong những ứng dụng nổi tiếng nhất của học kích Reinforcement. Sử dụng các phương pháp học kích Reinforcement, chúng ta cho phép robot học từ môi trường và thực hiện nhiệm vụ yêu cầu.
• Học Kích Reinforcement được sử dụng để phát triển các động cơ cho các trò chơi như Cờ vua và Cờ vây. AlphaGo (động cơ Cờ vây) và AlphaZero (động cơ Cờ vua) được phát triển bằng cách sử dụng học kích Reinforcement.
• Trong tài chính, học kích Reinforcement có thể giúp tạo ra một giao dịch có lợi nhuận.

Hạn chế của Học Kích Reinforcement

• Dữ liệu Lớn: Học Kích Reinforcement yêu cầu một lượng lớn dữ liệu và kinh nghiệm để học được chính sách tối ưu.
• Khai thác Phần thưởng: Điều quan trọng là phải duy trì sự cân bằng giữa việc khám phá trạng thái, hình thành chính sách tối ưu và khai thác kiến thức thu được để tăng phần thưởng. Tác nhân sẽ không đạt được kết quả tốt nhất nếu việc khám phá là không đủ.
• An toàn: Học Kích Reinforcement gây ra những lo ngại về an toàn nếu hệ thống phần thưởng không được thiết kế và hạn chế phù hợp.

Sự Khác Biệt Chính

Tóm lại, sự khác biệt chính giữa Học Kích Reinforcement và Học Sâu là như sau:

Học Sâu Kích Reinforcement – Sự Kết Hợp

Học Sâu Kích Reinforcement xuất hiện như một kỹ thuật mới kết hợp các phương pháp học sâu và học kích Reinforcement. Động cơ cờ vua mới nhất, chẳng hạn như AlphaZero, là một ví dụ về Học Sâu Kích Reinforcement. Trong AlphaZero, các mạng nơ-ron sâu sử dụng các hàm toán học để tác nhân học cách chơi cờ vua với chính nó.

Mỗi năm, các công ty lớn trong thị trường phát triển các nghiên cứu và sản phẩm mới trên thị trường. Học Sâu và Học Kích Reinforcement được dự kiến sẽ làm chúng ta kinh ngạc với các phương pháp và sản phẩm tiên tiến.

Bạn muốn thêm nội dung liên quan đến Trí Tuệ Nhân Tạo? Truy cập unite.ai.