Aprendizaje profundo vs por refuerzo: diferencia y comparación

Cuando se trata de IA, el aprendizaje automático se considera parte de ella. El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos informáticos que mejora automáticamente mediante el uso de datos y la experiencia. Su algoritmo construye un modelo basado en datos de muestra o datos de entrenamiento.

Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en diversas aplicaciones, por ejemplo, filtrado de correo electrónico, visión artificial, medicina y reconocimiento de voz.

profundo y aprendizaje reforzado son dos algoritmos que entran en el aprendizaje automático. En este artículo, el enfoque principal es diferenciar deep learning y aprendizaje por refuerzo.

Puntos clave

1. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático centrado en las redes neuronales artificiales. Por el contrario, el aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones en función de recompensas y sanciones.
2. El aprendizaje profundo sobresale en tareas como el reconocimiento de imágenes y voz, mientras que el aprendizaje por refuerzo se adapta a aplicaciones como la robótica y los sistemas autónomos.
3. Los algoritmos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos etiquetados para el entrenamiento, mientras que los algoritmos de aprendizaje por refuerzo aprenden por ensayo y error, sin necesidad de datos etiquetados.

Aprendizaje Profundo vs Aprendizaje por Refuerzo 

Aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para procesar grandes cantidades de datos. El aprendizaje por refuerzo se utiliza para la toma de decisiones en entornos complejos. Se basa en el concepto de un agente que interactúa con un fondo y aprende de premios o castigos.

El aprendizaje profundo enseña a las computadoras a hacer lo que les toca los seres humanos. naturalmente: aprender con el ejemplo. Es una tecnología crucial en la parte trasera de los automóviles sin conductor, desde un poste de luz hasta distinguir a un peatón o permitirles descifrar una señal de alto.

Es la clave en los dispositivos de los consumidores para control de voz, como tabletas, altavoces manos libres, televisores y teléfonos.

El aprendizaje por refuerzo es tomar las medidas adecuadas en una situación particular para maximizar la recompensa. Varias máquinas y software lo emplean para encontrar la mejor ruta o comportamiento posible que debería tomar en un caso específico.

La decisión es independiente en el aprendizaje por refuerzo, por lo que se asignan etiquetas a las secuencias de elecciones dependientes.

Tabla de comparación

Parámetros de comparación	Aprendizaje profundo	Aprendizaje reforzado
Natural	en 1986	A finales de los 1980
Introductor	rina dechter	ricardo botones
También llamado	Aprendizaje estructurado profundo o aprendizaje jerárquico	Ninguna
Existencia de datos	Conjunto de datos ya existente requerido para aprender	En telecomunicaciones, robótica, juegos de computadora, programación de ascensores e inteligencia artificial para el cuidado de la salud.
Utilización	En reconocimiento de voz e imagen, tareas de reducción de dimensiones y preentrenamiento de redes profundas.	En telecomunicaciones, robótica, juegos de computadora, programación de ascensores e inteligencia artificial para el cuidado de la salud.

¿Qué es Deep Learning? 

El aprendizaje profundo es un tipo de AI y el aprendizaje automático que imita cómo los humanos obtienen ciertos tipos de conocimiento. En Ciencia de los datos, el aprendizaje profundo es un elemento vital que consiste en modelos predictivos y estadísticas.

Para los científicos de datos, el aprendizaje profundo es muy beneficioso para quienes tienen la tarea de interpretar, recopilar y analizar datos.  

A través de entradas de datos, sesgos y pesos, las redes neuronales artificiales de aprendizaje profundo, o redes neuronales, intentan imitar al ser humano. cerebro.

Los algoritmos en el aprendizaje automático tradicional son lineales, mientras que la comprensión profunda de los algoritmos se apila en una jerarquía creciente. abstracción y complejidad.  

El aprendizaje profundo usando programas de computadora pasa por el mismo proceso que un niño pequeño que aprende a identificar un gato. En la jerarquía, cada algoritmo aplica una transformación no lineal a su entrada.

Luego usa lo que aprende para crear un modelo estadístico como resultado, a menos que la producción haya alcanzado un nivel de precisión aceptable hasta que continúen las iteraciones.

Las capas en el aprendizaje profundo permiten que sea heterogéneo y se desvíe ampliamente de los modelos de conexionistas biológicamente informados en aras de la capacidad de entrenamiento, la eficiencia y la comprensión. 

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo? 

El aprendizaje por refuerzo realiza acciones para maximizar las recompensas. Simplemente, el aprendizaje se logra haciendo algo para lograr consecuencias en los mejores momentos.

Esto es como aprender cosas como dicha bicicleta equitación, en la que conocemos por caída en el principio.

Con los comentarios de los usuarios, lo que falló y lo que funcionó en horas extras para afinar la acción y el agarre para andar en bicicleta.

Así como estos, las computadoras usan el aprendizaje de refuerzo y prueban acciones específicas; a través de la retroalimentación, aprenden y, por último, refuerzan los esfuerzos trabajados.

Por ejemplo, su algoritmo se modifica y se vuelve a trabajar de forma autónoma durante muchas iteraciones, a menos que se tomen decisiones a través de las cuales se entregan los mejores resultados.

Robot aprender a caminar es una de las instancias del algoritmo, es decir, el aprendizaje por refuerzo. Al principio, un robot lo suficientemente grande intenta dar un paso adelante y cae.

El resultado de la caída es un punto de datos, un gran paso en la respuesta del sistema al aprendizaje por refuerzo porque la caída es un resultado que funcionó como retroalimentación negativa utilizada para ajustar el sistema para intentar un grado menor.

Finalmente, el robot es capaz de avanzar.

Principales diferencias entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo 

1. En cuanto a la enseñanza de algoritmos, el aprendizaje profundo utiliza información actual para patrones pertinentes. Por el contrario, el aprendizaje por refuerzo calcula las predicciones mediante error y prueba.  
2. La aplicación de aprendizaje profundo se centra más en el reconocimiento y las tareas con reducción de área. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo está vinculado con la interacción del entorno con un control óptimo.  
3. En términos de ejemplos, el Amazon El sistema de fraude de tarjetas de crédito es una instancia de aprendizaje profundo en la que se construyen redes neuronales utilizando los datos obtenidos de las compras de tarjetas de crédito en línea. Por el contrario, un robot que camina es un ejemplo de aprendizaje por refuerzo en el que las acciones se definen por la altura a la que debe levantar la pierna.
4. El aprendizaje profundo está menos asociado con la interacción. En comparación, el aprendizaje por refuerzo está más cerca de las capacidades del cerebro humano ya que a través de la retroalimentación este tipo de inteligencia puede ser mejorado.  
5. Las técnicas de aprendizaje incluidas en el aprendizaje profundo son el análisis de datos existentes y el aprendizaje aplicado a un nuevo conjunto de datos. Por el contrario, las técnicas de aprendizaje por refuerzo incluyen aprender de los errores y maximizar las recompensas. 

Referencias 

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

Última actualización: 30 de junio de 2023