Quando si parla di intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico è visto come una sua parte. L'apprendimento automatico è lo studio dell'algoritmo informatico che migliora automaticamente in base all'utilizzo e all'esperienza dei dati. Il suo algoritmo crea un modello basato su dati campione o dati di addestramento.
Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati in varie applicazioni, ad esempio filtraggio delle e-mail, visione artificiale, medicina e riconoscimento vocale.
L'apprendimento profondo e quello di rinforzo sono due algoritmi che rientrano nell'apprendimento automatico. In questo articolo, l’attenzione principale è rivolta alla differenziazione tra deep learning e apprendimento per rinforzo.
Punti chiave
- Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico incentrato sulle reti neurali artificiali. Al contrario, l'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni in base a premi e sanzioni.
- L'apprendimento profondo eccelle in attività come il riconoscimento di immagini e parole, mentre l'apprendimento per rinforzo si adatta ad applicazioni come la robotica e i sistemi autonomi.
- Gli algoritmi di deep learning richiedono grandi quantità di dati etichettati per l'addestramento, mentre gli algoritmi di apprendimento per rinforzo apprendono per tentativi ed errori, senza bisogno di dati etichettati.
Apprendimento profondo vs Apprendimento per rinforzo
Il deep learning è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che utilizza reti neurali artificiali per elaborare grandi quantità di dati. L’apprendimento per rinforzo viene utilizzato per il processo decisionale in ambienti complessi. Si basa sul concetto di un agente che interagisce con un background e impara da ricompense o punizioni.
Il deep learning insegna ai computer a fare ciò che viene naturale agli umani: imparare tramite l'esempio. È una tecnologia cruciale nel retro delle auto senza conducente, da un lampione alla distinzione di un pedone o alla possibilità di capire un segnale di stop.
È la chiave per il controllo vocale nei dispositivi dei consumatori, come tablet, altoparlanti vivavoce, TV e telefoni.
L'apprendimento per rinforzo sta intraprendendo azioni adeguate in una situazione particolare per massimizzare la ricompensa. Diverse macchine e software lo impiegano per trovare il miglior percorso o comportamento possibile che dovrebbe assumere in un caso specifico.
La decisione è indipendente nell'apprendimento per rinforzo, quindi vengono assegnate etichette a sequenze di scelte dipendenti.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Deep Learning | Insegnamento rafforzativo |
|---|---|---|
| Origin | in 1986 | Alla fine degli 1980 |
| introduttore | Rina Dechter | Riccardo Bellmann |
| Chiamato anche | Apprendimento strutturato profondo o apprendimento gerarchico | Nona |
| Esistenza dei dati | Set di dati già esistente richiesto per l'apprendimento | Nelle telecomunicazioni, nella robotica, nei giochi per computer, nella programmazione degli ascensori e nell'intelligenza artificiale sanitaria. |
| utilizzo | Nel riconoscimento vocale e delle immagini, nell'attività di riduzione delle dimensioni e nel pretraining di networking approfondito. | Nelle telecomunicazioni, nella robotica, nei giochi per computer, nella programmazione degli ascensori e nell'IA sanitaria. |
Cos'è l'apprendimento profondo?
Il deep learning è un tipo di intelligenza artificiale e apprendimento automatico che imita il modo in cui gli esseri umani acquisiscono determinati tipi di conoscenza. Nella scienza dei dati, il deep learning è un elemento vitale che consiste nella modellazione predittiva e nelle statistiche.
Per i data scientist, il deep learning è estremamente vantaggioso per coloro che hanno il compito di interpretare, raccogliere e analizzare i dati.
Attraverso input di dati, bias e pesi, le reti neurali artificiali di deep learning, o reti neurali, tentano di imitare il cervello umano.
Gli algoritmi nell’apprendimento automatico tradizionale sono lineari, mentre la comprensione profonda degli algoritmi è impilata in una gerarchia di crescente astrazione e complessità.
L’apprendimento profondo che utilizza programmi per computer segue più o meno lo stesso processo di un bambino che impara a identificare un gatto. Nella gerarchia, ogni algoritmo applica una trasformazione non lineare al proprio input.
Quindi utilizza ciò che apprende per creare un modello statistico come output a meno che la produzione non abbia raggiunto un livello di accuratezza accettabile fino a quando le iterazioni continuano.
Gli strati dell'apprendimento profondo gli consentono di essere eterogeneo e deviare ampiamente dai modelli di connessionisti biologicamente informati per motivi di addestrabilità, efficienza e comprensibilità.
Che cos'è l'apprendimento per rinforzo?
L’apprendimento per rinforzo esegue azioni per massimizzare le ricompense. Semplicemente, l’apprendimento avviene facendo qualcosa per ottenere conseguenze nei momenti migliori.
È proprio come imparare cose come andare in bicicletta, di cui sappiamo cadendo all'inizio.
Con il feedback degli utenti, cosa ha fallito e cosa ha fatto gli straordinari per mettere a punto l'azione e afferrare per andare in bicicletta.
Proprio come questi, i computer usano l'apprendimento del rinforzo e provano azioni specifiche; attraverso il feedback, imparano e, infine, rafforzano gli sforzi lavorati.
Ad esempio, il suo algoritmo viene modificato e rielaborato autonomamente su molte iterazioni a meno che non vengano prese decisioni attraverso le quali vengono forniti i migliori risultati.
Il robot che impara a camminare è una delle istanze dell'algoritmo, vale a dire l'apprendimento per rinforzo. Inizialmente un robot sufficientemente grande tenta di fare un passo avanti e cade.
Il risultato della caduta è un punto dati, un grande passo nella risposta del sistema all'apprendimento per rinforzo perché la caduta è un risultato che ha funzionato come feedback negativo utilizzato per adattare il sistema a tentare un grado minore.
Infine, il robot è in grado di andare avanti.
Principali differenze tra Deep Learning e Reinforcement Learning
- Per quanto riguarda gli insegnamenti degli algoritmi, il deep learning utilizza le informazioni attuali per modelli pertinenti. Al contrario, l’apprendimento per rinforzo calcola le previsioni per errore e per tentativi.
- L'applicazione di deep learning si concentra maggiormente sul riconoscimento e sulle attività con riduzione dell'area. D’altro canto, l’apprendimento per rinforzo è collegato all’interazione dell’ambiente con un controllo ottimale.
- In termini di esempi, il sistema di frode con carta di credito di Amazon è un esempio di deep learning in cui le reti neurali vengono costruite utilizzando i dati ottenuti dagli acquisti di carte di credito online. Al contrario, un robot che cammina è un esempio di apprendimento per rinforzo in cui le azioni sono definite da quanto in alto dovrebbe sollevare la gamba.
- L’apprendimento profondo è meno associato all’interazione. In confronto, l'apprendimento per rinforzo è più vicino alle capacità del cervello umano poiché attraverso il feedback questo tipo di intelligenza può essere migliorata.
- Le tecniche di apprendimento incluse nel deep learning stanno analizzando i dati esistenti e l'apprendimento applicato a un nuovo set di dati. Al contrario, le tecniche di apprendimento per rinforzo includono l'apprendimento dagli errori e la massimizzazione delle ricompense.
Bibliografia
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=omivDQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=deep+learning+&ots=MNQ_ipnCSR&sig=yeqmpT4zod7fgti0YqbcLj7nmik
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=uWV0DwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=reinforcement+learning+&ots=mirEv1Z4o6&sig=zsp-E9V5ghtGvtAhaGwlCkbqJCM
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