Hluboké vs posilovací učení: Rozdíl a srovnání

Pokud jde o umělou inteligenci, strojové učení je považováno za její součást. Strojové učení je studie počítačového algoritmu, která se automaticky zlepšuje podle využití dat a zkušeností. Jeho algoritmus vytváří model založený na vzorových datech nebo trénovacích datech.

Algoritmy strojového učení se používají v různých aplikacích, například filtrování e-mailů, počítačové vidění, lékařství a rozpoznávání řeči.

Hluboké a posilování učení jsou dva algoritmy, které spadají pod strojové učení. V tomto článku je hlavní důraz kladen na rozlišování hluboké učení a posilování učení.

Key Takeaways

1. Hluboké učení je podmnožinou strojového učení zaměřeného na umělé neuronové sítě. Naproti tomu posilovací učení je typ strojového učení, kde se agent učí rozhodovat na základě odměn a trestů.
2. Hluboké učení vyniká v úkolech, jako je rozpoznávání obrazu a řeči, zatímco posilovací učení vyhovuje aplikacím, jako je robotika a autonomní systémy.
3. Algoritmy hlubokého učení vyžadují velké množství označených dat pro trénování, zatímco algoritmy zesíleného učení se učí metodou pokusu a omylu, aniž by potřebovaly označená data.

Hluboké učení vs posilování učení 

Hluboké učení je podmnožina strojového učení, která využívá umělé neuronové sítě ke zpracování velkého množství dat. Posílené učení se používá pro rozhodování ve složitých prostředích. Vychází z konceptu an zástupce který interaguje s pozadím a učí se z odměn nebo trestů.

Hluboké učení učí počítače dělat to, co přijde lidé přirozeně: učit se příkladem. Je to klíčová technologie na zádi vozů bez řidiče, od kandelábrů až po rozlišování chodců nebo umožňující jim zjistit stopku.

Je to klíč v zařízeních spotřebitelů hlasové ovládání, jako jsou tablety, reproduktory handsfree, televizory a telefony.

Posílení učení je přijetí vhodného opatření v konkrétní situaci k maximalizaci odměny. Několik strojů a softwaru jej využívá k nalezení nejlepší možné cesty nebo chování, kterým by se měl v konkrétním případě ubírat.

Rozhodnutí je nezávislé v posilovacím učení, takže sekvencím závislých voleb jsou přiřazeny popisky.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Hluboké učení	Posílení učení
Původ	v 1986	V pozdních 1980ech
Úvodník	Rina Dechterová	Richard zvoník
Také zvaný	Hluboce strukturované učení nebo hierarchické učení	Nevyplněno
Existence dat	Již existující datový soubor je třeba se naučit	V oblasti telekomunikací, robotiky, počítačových her, plánování výtahů a umělé inteligence ve zdravotnictví.
Využití	V rozpoznávání řeči a obrazu, v úloze redukce rozměrů a v předtrénování hlubokých sítí.	V telekomunikacích, robotice, počítačových hrách, plánování výtahů a AI ve zdravotnictví.

Co je hluboké učení? 

Hluboké učení je druh AI a strojové učení, které napodobuje, jak lidé získávají určité druhy znalostí. v věda o datechje hluboké učení životně důležitým prvkem, který se skládá z prediktivního modelování a statistiky.

Pro datové vědce je hluboké učení velmi přínosné, kteří mají za úkol interpretovat, shromažďovat a analyzovat data.  

Prostřednictvím datových vstupů, zkreslení a vah, hlubokých učení umělých neuronových sítí nebo neuronových sítí se pokouší napodobit lidské mozek.

Algoritmy v tradičním strojovém učení jsou lineární, zatímco hluboké porozumění algoritmům je naskládáno do hierarchie rostoucích abstrakce a složitost.  

Hluboké učení pomocí počítačových programů prochází téměř stejným procesem jako batole, které se učí identifikovat a kočka. V hierarchii každý algoritmus aplikuje na svůj vstup nelineární transformaci.

Poté použije to, co se naučí, k vytvoření statistického modelu jako výstupu, pokud produkce nedosáhne úrovně přijatelné přesnosti, dokud iterace nebudou pokračovat.

Vrstvy hlubokého učení umožňují, aby bylo heterogenní a značně se odchylovalo od modelů biologicky informovaných konekcionistů v zájmu trénovatelnosti, efektivity a srozumitelnosti. 

Co je posilovací učení? 

Posílení učení provádí akce k maximalizaci odměn. Jednoduše, učení se dělá tím, že děláte něco pro dosažení důsledků v nejlepších časech.

To je stejně jako učit se věci jako např kolo ježdění, ve kterém poznáme pádem na začátku.

Se zpětnou vazbou od uživatelů, co selhalo a co fungovalo přesčas, aby se doladila akce a uchopení pro jízdu na kole.

Stejně jako tyto počítače využívají učení posilování a zkoušejí konkrétní akce; prostřednictvím zpětné vazby se učí a nakonec posilují odvedené úsilí.

Například jeho algoritmus je upravován a přepracován autonomně v mnoha iteracích, pokud nejsou učiněna rozhodnutí, jejichž prostřednictvím jsou poskytovány nejlepší výsledky.

Robot učení se chůze je jedním z příkladů algoritmu, a to posilování učení. Nejprve se o krok vpřed pokusí robot, který je dostatečně velký a spadne.

Výsledek pádu je datový bod, velký krok v reakci systému na učení posilování, protože pád je výsledkem, který fungoval jako negativní zpětná vazba používaná k úpravě systému, aby se pokusil o menší stupeň.

Konečně je robot schopen pohybu vpřed.

Hlavní rozdíly mezi hlubokým učením a posilovacím učením 

1. Pokud jde o výuku algoritmů, hluboké učení využívá aktuální informace pro příslušné vzorce. Naopak, posilovací učení vypočítává předpovědi omylem a pokusem.  
2. Aplikace Deep Learning je více na rozpoznávání a úkoly s redukcí oblasti. Na druhé straně je učení posilování spojeno s interakcí prostředí s optimální kontrolou.  
3. Pokud jde o příklady, Amazonka Systém podvodů s kreditními kartami je příkladem hlubokého učení, ve kterém jsou neuronové sítě budovány pomocí získaných dat z nákupů online kreditních karet. Naopak chodící robot je příkladem posilovacího učení, ve kterém jsou akce definovány tím, jak vysoko by měl zvedat nohu.
4. Hluboké učení je méně spojeno s interakcí. Ve srovnání s tím je posilování učení blíže schopnostem lidského mozku jako tento typ zpětné vazby inteligence lze vylepšit.  
5. Techniky učení zahrnuté v hlubokém učení analyzují existující data a učení aplikované na nový soubor dat. Naproti tomu techniky posilovacího učení zahrnují učení se z chyb a také maximalizaci odměn. 

Reference 

1. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=omivDQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=deep+learning+&ots=MNQ_ipnCSR&sig=yeqmpT4zod7fgti0YqbcLj7nmik
2. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=uWV0DwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=reinforcement+learning+&ots=mirEv1Z4o6&sig=zsp-E9V5ghtGvtAhaGwlCkbqJCM

Poslední aktualizace: 30. června 2023