Học Sâu vs Học Cường Hóa

Học Sâu và Học Cường Hóa là hai tập con phổ biến nhất của Trí Tuệ Nhân Tạo. Thị trường Trí Tuệ Nhân Tạo market khoảng 120 tỷ đô la vào năm 2022 và đang tăng 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.

Что là Học Sâu (DL)?

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 phép mô hình hóa 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.

Cách Học Sâu Hoạt Động?

Mạng Nơ-ron là khối xây dựng của học sâu. Mạng Nơ-ron được lấy cảm hứng từ não bộ; 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 do người dùng cung cấp và chuyển nó đến lớp ẩn. Lớp ẩn thực hiện một biến đổi không 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 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

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 Tích Chập (CNN)
• Mạng Nơ-ron Recurrent (RNN)
• Mạng Nơ-ron Đối Nghịch Tạo (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 tích chập có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh y tế, chẳng hạn như quét CT và MRI.
• Trong lĩnh vực tài chính, nó có thể dự đoán giá cổ phiếu và phát hiện hoạt động gian lận.
• 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, 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 điểm chuẩn yêu cầu hoặc đạt được kết quả cụ thể, và thiếu sự lặp lại nhanh 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. Mô hình học sâu chiếm nhiều không gian sau khi đào tạo, điều này có thể là vấn đề trong quá trình triển khai.

Что là Học Cường Hóa (RL)?

Học Cường Hóa, 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 cường hóa 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 đã dẫn đến các thuật toán mới như Q-Learning, SARSA và actor-critic, điều này đã tăng cường tính thực tế của lĩnh vực.

Ứng Dụng Của Học Cường Hóa

Học Cường Hóa 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 cường hóa. Sử dụng phương pháp học cường hóa, chúng ta cho phép robot học từ môi trường và thực hiện nhiệm vụ yêu cầu.
• Học Cường Hóa được sử dụng để phát triển 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 cường hóa.
• Trong tài chính, học cường hóa có thể hỗ trợ trong việc tạo ra một giao dịch có lợi.

Hạn Chế Của Học Cường Hóa

• Dữ Liệu Lớn: Học Cường Hóa 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 đầy đủ.
• An Toàn: Học Cường Hóa 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 Cường Hóa và Học Sâu là như sau:

Học Sâu Cường Hóa – Sự Kết Hợp

Học Sâu Cường Hóa xuất hiện như một kỹ thuật mới kết hợp phương pháp học cường hóa và học sâu. Động cơ cờ vua mới nhất, như AlphaZero, là một ví dụ về Học Sâu Cường Hóa. Trong AlphaZero, mạng nơ-ron sâu sử dụng các hàm toán học để tác nhân học cách chơi cờ vua chống lại chính nó.

Mỗi năm, những người chơi lớn trên thị trường phát triển nghiên cứu và sản phẩm mới trên thị trường. Học Sâu và Học Cường Hóa dự kiến sẽ làm chúng ta kinh ngạc với các phương pháp và sản phẩm tiên tiến.

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