人工智能

深度学习与强化学习

发布时间 2023 年 1 月 18 日

哈兹卡·萨吉德

深度学习和强化学习是人工智能中最流行的两个子集。人工智能市场到 120 年，这一数字约为 2022 亿美元，并且正在以超过 38% 的复合年增长率增长，令人难以置信。随着人工智能的发展，这两种方法（强化学习和深度学习）已被用来解决许多问题，包括图像识别、机器翻译和复杂系统的决策。我们将以易于理解的方式探讨它们如何工作及其应用程序、限制和差异。

什么是深度学习 (DL)？

深度学习是机器学习的子集，其中我们使用神经网络来识别给定数据中的模式，以便对看不见的数据进行预测建模。数据可以是表格、文本、图像或语音。

深度学习出现于 1950 世纪 1958 年代，当时 Frank Rosenblatt 于 XNUMX 年撰写了一篇关于感知器的研究论文。感知器是第一个可以训练来执行线性监督学习任务的神经网络架构。随着时间的推移，该领域的研究、海量数据的可用性和广泛的计算资源进一步推动了深度学习领域的发展。

深度学习如何工作？

神经网络是深度学习的基石。人类大脑激发了神经网络；它包含传输信息的节点（神经元）。神经网络具有三层：

输入层
隐藏层
输出层。

输入层接收用户给出的数据并将其传递给隐藏层。隐藏层对数据进行非线性变换，输出层显示结果。使用损失函数计算输出层的预测与实际值之间的误差。该过程不断迭代，直到损失最小化。

神经网络

深度学习架构的类型

神经网络架构有多种类型，例如：

人工神经网络（ANN）
卷积神经网络（CNN）
递归神经网络（RNN）
生成对抗网络（GAN）等

神经网络架构的使用取决于所考虑的问题的类型。

深度学习的应用

深度学习在许多行业都有应用。

在医疗保健领域，采用卷积神经网络的基于计算机视觉的方法可用于分析医学图像，例如 CT 和 MRI 扫描。
在金融领域，它可以预测股票价格并检测欺诈活动。
深度学习方法自然语言处理用于机器翻译、情感分析等。

深度学习的局限性

尽管深度学习在许多行业取得了最先进的成果，但它也有其局限性，具体如下：

海量数据：深度学习需要大量的标记数据进行训练。缺乏标记数据将导致结果低于标准。
耗时：对数据集进行训练可能需要数小时甚至数天的时间。深度学习需要进行大量实验才能达到所需的基准或取得切实的结果，而缺乏快速迭代可能会减慢该过程。
计算资源：深度学习需要 GPU 和 TPU 等计算资源进行训练。深度学习模型在训练后会占用大量空间，这可能是部署过程中的一个问题。

什么是强化学习（RL）？

另一方面，强化学习是人工智能的子集，其中代理对其环境执行操作。 “学习”是通过在智能体经历所需行为时对其进行奖励并在其他情况下对其进行惩罚来实现的。凭借经验，代理学习最优策略以最大化奖励。

从历史上看，强化学习在 1950 世纪 1960 年代和 XNUMX 世纪 XNUMX 年代受到关注，因为决策算法是为复杂系统开发的。因此，该领域的研究催生了 Q-Learning、SARSA 和 Actor-Critic 等新算法，进一步促进了该领域的实用性。

强化学习的应用

强化学习在所有主要行业都有显着的应用。

機器人技術是强化学习领域最著名的应用之一。使用强化学习方法，我们允许机器人从环境中学习并执行所需的任务。
强化学习用于开发国际象棋和围棋等游戏的引擎。 AlphaGo（围棋引擎）和AlphaZero（国际象棋引擎）是使用强化学习开发的。
在金融领域，强化学习可以帮助进行有利可图的交易。

强化学习的局限性

海量数据：强化学习需要大量数据和经验来学习最优策略。
奖励利用：在探索状态、形成最优策略和利用所获得的知识来增加奖励之间保持平衡非常重要。如果探索低于标准，代理将无法达到最佳结果。
安全性：如果奖励系统没有设计和适当限制，强化学习会引发安全问题。

显着差异

简而言之，强化学习和深度学习之间的显着差异如下：

深度学习	强化学习
它包含互连的节点，通过调整神经元的权重和偏差来最小化损失来进行学习。	它包含一个代理，通过与环境交互来学习环境以达到最佳策略。
深度学习用于数据被标记的监督学习问题。然而，它用于无监督学习的异常检测等用例。	强化学习涉及从环境中学习的代理，无需标记数据。
用于对象检测和分类、机器翻译和情感分析等。	用于机器人、游戏和自动驾驶汽车。