Deep vs. Reinforcement Learning: Unterschied und Vergleich

Wenn es um KI geht, wird maschinelles Lernen als Teil davon angesehen. Maschinelles Lernen ist die Untersuchung von Computeralgorithmen, die sich durch Datennutzung und Erfahrung automatisch verbessern. Sein Algorithmus erstellt ein Modell basierend auf Beispieldaten oder Trainingsdaten.

Algorithmen des maschinellen Lernens werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, z. B. E-Mail-Filterung, Computer Vision, Medizin und Spracherkennung.

Tief und Verstärkung lernen sind zwei Algorithmen, die unter maschinelles Lernen fallen. In diesem Artikel liegt das Hauptaugenmerk auf der Differenzierung tiefe Lernen und bestärkendes Lernen.

Key Take Away

1. Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das sich auf künstliche neuronale Netze konzentriert. Im Gegensatz dazu ist Reinforcement Learning eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Agent lernt, Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Strafen zu treffen.
2. Deep Learning zeichnet sich durch Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung aus, während Reinforcement Learning für Anwendungen wie Robotik und autonome Systeme geeignet ist.
3. Deep-Learning-Algorithmen benötigen große Mengen an gekennzeichneten Daten für das Training, während Reinforcement-Learning-Algorithmen aus Versuch und Irrtum lernen, ohne dass gekennzeichnete Daten erforderlich sind.

Deep Learning vs. Reinforcement Learning 

Tiefes Lernen ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, das künstliche neuronale Netze verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten. Reinforcement Learning wird zur Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen eingesetzt. Es basiert auf dem Konzept einer Agent das mit einem Hintergrund interagiert und aus Belohnungen oder Bestrafungen lernt.

Deep Learning bringt Computern bei, das zu tun, worauf es ankommt Menschen natürlich: am beispiel lernen. Es ist eine entscheidende Technologie am Heck fahrerloser Autos, von einem Laternenpfahl bis hin zur Erkennung eines Fußgängers oder der Möglichkeit, ein Stoppschild zu erkennen.

Es ist der Schlüssel in den Geräten der Verbraucher Stimmenkontrolle, wie Tablets, Freisprechlautsprecher, Fernseher und Telefone.

Reinforcement Learning ist das Ergreifen geeigneter Maßnahmen in einer bestimmten Situation, um die Belohnung zu maximieren. Mehrere Maschinen und Software verwenden es, um den bestmöglichen Weg oder das bestmögliche Verhalten zu finden, das es in einem bestimmten Fall einschlagen sollte.

Die Entscheidung ist beim Reinforcement Learning unabhängig, daher werden Sequenzen abhängiger Entscheidungen mit Labels versehen.

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Tiefes Lernen	Verstärkung lernen
Origin	In 1986	In den späten 1980s
Introducer	Rina Dechter	Richard bellman
Auch genannt	Tief strukturiertes Lernen oder hierarchisches Lernen	Andere
Datenexistenz	Bereits vorhandener Datensatz zum Lernen erforderlich	In den Bereichen Telekommunikation, Robotik, Computerspiele, Fahrstuhlplanung und KI im Gesundheitswesen.
Nutzung	In Sprach- und Bilderkennung, Dimensionsreduktionsaufgabe und Deep-Networking-Vorschulung.	In den Bereichen Telekommunikation, Robotik, Computerspiele, Fahrstuhlplanung und KI im Gesundheitswesen.

Was ist Deep Learning? 

Deep Learning ist eine Art von AI und maschinelles Lernen, das nachahmt, wie Menschen bestimmte Arten von Wissen erwerben. In Datenwissenschaftist Deep Learning ein wesentliches Element, das aus prädiktiver Modellierung und Statistik besteht.

Für Data Scientists, die mit der Interpretation, Erfassung und Analyse von Daten beauftragt sind, ist Deep Learning von großem Nutzen.  

Durch Dateneingaben, Bias und Gewichtungen versuchen Deep-Learning-künstliche neuronale Netze oder neuronale Netze, den Menschen nachzuahmen Einnahme von Medikamenten.

Die Algorithmen beim traditionellen maschinellen Lernen sind linear, während das Verständnis der tiefen Algorithmen in einer Hierarchie des Ansteigens gestapelt ist Abstraktion und Komplexität.  

Deep Learning mit Computerprogrammen durchläuft fast den gleichen Prozess wie ein Kleinkind, das lernt, a zu identifizieren Katze. In der Hierarchie jeder Algorithmus wendet eine nichtlineare Transformation auf seine Eingabe an.

Verwendet dann das Gelernte, um ein statistisches Modell als Ausgabe zu erstellen, es sei denn, die Produktion hat eine akzeptable Genauigkeit erreicht, bis die Iterationen fortgesetzt werden.

Die Schichten im Deep Learning erlauben es, aus Gründen der Trainierbarkeit, Effizienz und Verständlichkeit heterogen zu sein und weit von Modellen biologisch informierter Konnektionisten abzuweichen. 

Was ist Reinforcement Learning? 

Reinforcement Learning führt Aktionen aus, um die Belohnungen zu maximieren. Lernen geschieht einfach dadurch, dass man etwas tut, um in den besten Zeiten Konsequenzen zu erzielen.

Das ist genauso wie das Lernen von Dingen wie Bike Reiten, bei dem wir wissen, dass wir am Anfang fallen.

Mit dem Feedback der Benutzer, was fehlgeschlagen ist und was Überstunden gemacht hat, um die Aktion zu verfeinern und zu verstehen, wie man Fahrrad fährt.

Genau wie diese nutzen Computer das Lernen der Verstärkung und probieren bestimmte Aktionen aus; Durch das Feedback lernen sie und verstärken schließlich die geleistete Arbeit.

Beispielsweise wird sein Algorithmus über viele Iterationen autonom modifiziert und überarbeitet, es sei denn, es werden Entscheidungen getroffen, durch die die besten Ergebnisse geliefert werden.

Roboter Laufen lernen ist eine der Instanzen des Algorithmus, nämlich Reinforcement Learning. Zuerst versucht ein Roboter, der groß genug ist, einen Schritt nach vorne und stürzt.

Das Sturzergebnis ist ein Datenpunkt, ein großer Schritt in der Reaktion des Systems auf bestärkendes Lernen, da der Sturz ein Ergebnis ist, das als negatives Feedback diente, um das System so anzupassen, dass es einen geringeren Grad anstrebte.

Endlich ist der Roboter in der Lage, sich vorwärts zu bewegen.

Hauptunterschiede zwischen Deep Learning und Reinforcement Learning 

1. In Bezug auf die Algorithmenlehre nutzt Deep Learning aktuelle Informationen für relevante Muster. Im Gegensatz dazu ermittelt Reinforcement Learning Vorhersagen durch Fehler und Versuche.  
2. Die Deep-Learning-Anwendung konzentriert sich mehr auf Erkennung und Aufgaben mit Flächenreduzierung. Auf der anderen Seite ist verstärkendes Lernen mit der Interaktion der Umgebung mit optimaler Kontrolle verbunden.  
3. In Bezug auf Beispiele, die Amazon Kreditkartenbetrugssystem ist eine Instanz für Deep Learning, bei der neuronale Netze aufgebaut werden, indem die erhaltenen Daten aus Käufen von Online-Kreditkarten verwendet werden. Umgekehrt ist ein Laufroboter ein Fall von Reinforcement Learning, bei dem Aktionen dadurch definiert werden, wie hoch er das Bein heben soll.
4. Deep Learning ist weniger mit Interaktion verbunden. Im Vergleich dazu kommt Verstärkungslernen den Fähigkeiten des menschlichen Gehirns näher als durch Feedback dieser Art Nachrichtendienste Kann verbessert werden.  
5. Lerntechniken, die in Deep Learning enthalten sind, analysieren vorhandene Daten und das Lernen, das auf einen neuen Datensatz angewendet wird. Im Gegensatz dazu beinhalten Reinforcement-Learning-Techniken das Lernen aus Fehlern sowie das Maximieren von Belohnungen. 

Bibliographie 

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

Letzte Aktualisierung: 30. Juni 2023