गहन बनाम सुदृढीकरण सीखना: अंतर और तुलना

जब एआई की बात आती है, तो मशीन लर्निंग को इसके एक भाग के रूप में देखा जाता है। मशीन लर्निंग कंप्यूटर एल्गोरिदम अध्ययन है जो डेटा उपयोग और अनुभव से स्वचालित रूप से सुधार करता है। इसका एल्गोरिदम नमूना डेटा या प्रशिक्षण डेटा के आधार पर एक मॉडल बनाता है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, उदाहरण के लिए, ईमेल फ़िल्टरिंग, कंप्यूटर विज़न, चिकित्सा और भाषण पहचान।

गहरा और सुदृढीकरण सीखना दो एल्गोरिदम हैं जो मशीन लर्निंग के अंतर्गत आते हैं। इस लेख में मुख्य फोकस विभेदीकरण पर है ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना और सुदृढीकरण सीखना।

चाबी छीन लेना

1. डीप लर्निंग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क पर केंद्रित मशीन लर्निंग का एक सबसेट है। इसके विपरीत, सुदृढीकरण सीखना एक प्रकार की मशीन लर्निंग है जहां एक एजेंट पुरस्कार और दंड के आधार पर निर्णय लेना सीखता है।
2. गहन शिक्षण छवि और वाक् पहचान जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जबकि सुदृढीकरण शिक्षण रोबोटिक्स और स्वायत्त प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है।
3. गहन शिक्षण एल्गोरिदम को प्रशिक्षण के लिए बड़ी मात्रा में लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम परीक्षण और त्रुटि से सीखते हैं, जिसमें लेबल किए गए डेटा की कोई आवश्यकता नहीं होती है।

डीप लर्निंग बनाम रीइन्फोर्समेंट लर्निंग 

ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने के लिए कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। सुदृढीकरण सीखने का उपयोग जटिल वातावरण में निर्णय लेने के लिए किया जाता है। यह एक की अवधारणा पर आधारित है एजेंट जो पृष्ठभूमि के साथ अंतःक्रिया करता है और पुरस्कार या दंड से सीखता है।

गहन शिक्षा कंप्यूटर को वह करना सिखाती है जो करना आता है मनुष्य स्वाभाविक रूप से: उदाहरण से सीखें। यह चालक रहित कारों के पीछे एक महत्वपूर्ण तकनीक है, जिसमें लैंपपोस्ट से लेकर पैदल यात्री को पहचानने या उन्हें रुकने के संकेत का पता लगाने में सक्षम बनाना शामिल है।

यह उपभोक्ताओं के उपकरणों की कुंजी है आवाज नियंत्रण, जैसे टैबलेट, हैंड्स-फ़्री स्पीकर, टीवी और फ़ोन।

पुरस्कार को अधिकतम करने के लिए किसी विशेष स्थिति में उपयुक्त कार्रवाई करना सुदृढीकरण सीखना है। कई मशीनें और सॉफ़्टवेयर इसे किसी विशिष्ट मामले में अपनाए जाने वाले सर्वोत्तम संभव पथ या व्यवहार को खोजने के लिए नियोजित करते हैं।

सुदृढीकरण सीखने में निर्णय स्वतंत्र है, इसलिए आश्रित विकल्पों के अनुक्रमों को लेबल दिए जाते हैं।

तुलना तालिका

तुलना के पैरामीटर	गहरी सीख	सुदृढीकरण सीखना
मूल	1986 में	1980 के दशक के अंत में
परिचयकर्ता	रीना डेक्टर	रिचर्ड बेलमैन
यह भी कहा जाता है	गहरी संरचित शिक्षा या पदानुक्रमित शिक्षा	कोई नहीं
डेटा अस्तित्व	सीखने के लिए पहले से मौजूद डेटा सेट की आवश्यकता है	दूरसंचार, रोबोटिक्स, कंप्यूटर गेम, एलिवेटर शेड्यूलिंग और हेल्थकेयर एआई में।
उपयोग	भाषण और छवि पहचान में, आयाम में कमी का कार्य, और गहन नेटवर्किंग पूर्व-प्रशिक्षण।	दूरसंचार, रोबोटिक्स, कंप्यूटर गेम, एलेवेटर शेड्यूलिंग और स्वास्थ्य देखभाल एआई में।

डीप लर्निंग क्या है? 

डीप लर्निंग एक प्रकार है AI और मशीन लर्निंग जो अनुकरण करती है कि मनुष्य कुछ प्रकार का ज्ञान कैसे प्राप्त करते हैं। में डेटा विज्ञान, गहन शिक्षा एक महत्वपूर्ण तत्व है जिसमें पूर्वानुमानित मॉडलिंग और आँकड़े शामिल हैं।

डेटा वैज्ञानिकों के लिए, गहन शिक्षा अत्यधिक फायदेमंद है, जिन्हें डेटा की व्याख्या, संग्रह और विश्लेषण करने का काम सौंपा जाता है।  

डेटा इनपुट, पूर्वाग्रह और वजन के माध्यम से, गहन शिक्षण कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, या तंत्रिका नेटवर्क, मानव की नकल करने का प्रयास करता है मस्तिष्क.

पारंपरिक मशीन लर्निंग में एल्गोरिदम रैखिक होते हैं, जबकि गहरी एल्गोरिदम की समझ बढ़ते हुए पदानुक्रम में होती है मतिहीनता और जटिलता.  

कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करते हुए गहन शिक्षण लगभग उसी प्रक्रिया से गुजरता है जैसे एक बच्चा किसी वस्तु की पहचान करना सीखता है बिल्ली. पदानुक्रम में, प्रत्येक कलन विधि अपने इनपुट में एक अरेखीय परिवर्तन लागू करता है।

फिर वह जो सीखता है उसका उपयोग आउटपुट के रूप में एक सांख्यिकीय मॉडल बनाने के लिए करता है जब तक कि पुनरावृत्ति जारी रहने तक उत्पादन स्वीकार्य सटीकता के स्तर तक नहीं पहुंच जाता।

गहन शिक्षण की परतें इसे विषम होने की अनुमति देती हैं और प्रशिक्षण, दक्षता और समझ के लिए जैविक रूप से सूचित कनेक्शनवादियों के मॉडल से व्यापक रूप से विचलित होती हैं। 

सुदृढीकरण सीखना क्या है? 

सुदृढीकरण सीखना पुरस्कारों को अधिकतम करने के लिए कार्य करता है। बस, सर्वोत्तम समय में परिणाम प्राप्त करने के लिए कुछ करके सीखना होता है।

यह बिल्कुल चीजें सीखने जैसा है जैसे बाइक सवारी, जिसमें हम आरंभ में गिरने से जानते हैं।

उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया के साथ, क्या विफल रहा और बाइक चलाने के लिए कार्रवाई और समझ को बेहतर बनाने के लिए किस चीज ने ओवरटाइम काम किया।

ठीक इनकी तरह, कंप्यूटर सुदृढीकरण की सीख का उपयोग करते हैं और विशिष्ट क्रियाएं करने का प्रयास करते हैं; फीडबैक के माध्यम से, वे सीखते हैं और अंततः, किए गए प्रयासों को सुदृढ़ करते हैं।

उदाहरण के लिए, इसके एल्गोरिदम को कई पुनरावृत्तियों में स्वायत्त रूप से संशोधित और पुन: कार्य किया जाता है जब तक कि निर्णय नहीं किए जाते हैं जिसके माध्यम से सर्वोत्तम परिणाम दिए जाते हैं।

रोबोट चलना सीखना एल्गोरिथम के उदाहरणों में से एक है, जिसका नाम है सुदृढीकरण सीखना। सबसे पहले, एक कदम आगे बढ़ने की कोशिश एक रोबोट द्वारा की जाती है जो काफी बड़ा होता है और गिर जाता है।

गिरावट का परिणाम एक डेटा बिंदु है, सुदृढीकरण सीखने के लिए सिस्टम की प्रतिक्रिया में एक बड़ा कदम है क्योंकि गिरावट एक ऐसा परिणाम है जो नकारात्मक प्रतिक्रिया के रूप में काम करता है जिसका उपयोग सिस्टम को अधिक छोटी डिग्री के प्रयास के लिए समायोजित करने के लिए किया जाता है।

अंततः, रोबोट आगे बढ़ने में सक्षम है।

डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के बीच मुख्य अंतर 

1. एल्गोरिथम शिक्षाओं के संबंध में, गहन शिक्षण प्रासंगिक पैटर्न के लिए वर्तमान जानकारी का उपयोग करता है। इसके विपरीत, सुदृढीकरण सीखना त्रुटि और परीक्षण द्वारा भविष्यवाणियों का पता लगाता है।  
2. गहन शिक्षण अनुप्रयोग क्षेत्र में कमी के साथ पहचान और कार्यों पर अधिक केंद्रित है। दूसरी ओर, सुदृढीकरण सीखना इष्टतम नियंत्रण के साथ पर्यावरण की बातचीत से जुड़ा हुआ है।  
3. उदाहरणों के संदर्भ में, वीरांगना क्रेडिट कार्ड धोखाधड़ी प्रणाली गहन शिक्षण का एक उदाहरण है जिसमें ऑनलाइन क्रेडिट कार्ड की खरीदारी से प्राप्त डेटा का उपयोग करके तंत्रिका नेटवर्क बनाया जाता है। इसके विपरीत, एक चलने वाला रोबोट सुदृढीकरण सीखने का एक उदाहरण है जिसमें कार्यों को इस बात से परिभाषित किया जाता है कि उसे पैर को कितना ऊंचा उठाना चाहिए।
4. गहन शिक्षा का संबंध अंतःक्रिया से कम है। इसकी तुलना में, इस प्रकार की प्रतिक्रिया के माध्यम से सुदृढीकरण सीखना मानव मस्तिष्क की क्षमताओं के करीब है बुद्धि सुधारा जा सकता है।  
5. गहन शिक्षण में शामिल शिक्षण तकनीकें मौजूदा डेटा का विश्लेषण कर रही हैं और नए डेटा सेट पर लागू शिक्षण का उपयोग कर रही हैं। इसके विपरीत, सुदृढीकरण सीखने की तकनीकों में गलतियों से सीखने के साथ-साथ पुरस्कारों को अधिकतम करना भी शामिल है। 

संदर्भ 

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

अंतिम अद्यतन: 30 जून, 2023