深層学習と強化学習: 違いと比較

AI に関して言えば、機械学習はその一部とみなされます。機械学習は、データの使用と経験によって自動的に改善されるコンピューターアルゴリズムの研究です。そのアルゴリズムは、サンプル データまたはトレーニング データに基づいてモデルを構築します。

機械学習アルゴリズムは、電子メールのフィルタリング、コンピューター ビジョン、医療、音声認識など、さまざまなアプリケーションで使用されています。

深くて 強化学習 機械学習に分類される XNUMX つのアルゴリズムです。 この記事では、主に差別化に焦点を当てています。 深い学習 そして強化学習。

主要な取り組み

1. ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークに焦点を当てた機械学習のサブセットです。 対照的に、強化学習は、エージェントが報酬と罰則に基づいて意思決定を行うことを学習する一種の機械学習です。
2. 深層学習は画像認識や音声認識などのタスクに優れていますが、強化学習はロボット工学や自律システムなどのアプリケーションに適しています。
3. ディープ ラーニング アルゴリズムは、トレーニングのために大量のラベル付きデータを必要としますが、強化学習アルゴリズムは、ラベル付きデータを必要とせずに試行錯誤から学習します。

深層学習と強化学習 

深い学習 人工ニューラル ネットワークを使用して大量のデータを処理する機械学習のサブセットです。 強化学習は、複雑な環境での意思決定に使用されます。 というコンセプトに基づいています。 エージェント 背景と相互作用し、報酬や罰から学習します。

ディープラーニングはコンピュータに何をするかを教えます 人間 当然：例によって学ぶ。 これは、街灯柱から歩行者を識別したり、一時停止の標識を見つけられるようにすることまで、自動運転車の後部で重要な技術です。

これは、消費者のデバイスの鍵です。 音声制御、タブレット、ハンズフリー スピーカー、テレビ、電話など。

強化学習は、報酬を最大化するために特定の状況で適切な行動を取ることです。 いくつかのマシンとソフトウェアは、特定のケースでとるべき最善のパスまたは動作を見つけるためにこれを採用しています。

決定は強化学習では独立しているため、依存する選択肢のシーケンスにラベルが付けられます。

比較表

比較のパラメータ	深層学習	強化学習
Origin	１９４８年にAchille Gaggiaがレバー式のエスプレッソマシンを発明したことにより、現在のエスプレッソが誕生しました。 Gaggiaの発明したエスプレッソマシンは、それ以前に作られてきたマシンより数倍の圧力が出せるため、濃度が何倍も濃いエスプレッソを淹れられました。また圧力が増したことで、エスプレッソに初めてクレマが現れました。このクレマはお客様にたいへん喜ばれ、今ではエスプレッソにクレマは欠かせません。	後半の1980では
導入者	リナ・デクター	リチャードベルマン
とも呼ばれている	深層構造学習または階層学習	なし
データの存在	学習に必要な既存のデータセット	電気通信、ロボティクス、コンピューター ゲーム、エレベーターのスケジューリング、ヘルスケア AI など。
利用	音声認識と画像認識、次元削減タスク、ディープ ネットワーキングの事前トレーニング。	電気通信、ロボット工学、コンピューター ゲーム、エレベーターのスケジューリング、ヘルスケア AI など。

ディープラーニングとは何ですか？ 

ディープラーニングは一種の AI 人間が特定の種類の知識を得る方法を模倣する機械学習。 の データサイエンス、ディープ ラーニングは、予測モデリングと統計から構成される重要な要素です。

データ サイエンティストにとって、ディープ ラーニングは、データの解釈、収集、分析を担当する非常に有益です。  

データ入力、バイアス、および重みを通じて、ディープ ラーニング人工ニューラル ネットワークまたはニューラル ネットワークは、人間を模倣しようとします。 脳.

従来の機械学習のアルゴリズムは直線的ですが、深いアルゴリズムの理解は次第に増加する階層に積み重なっています。 抽象化 そして複雑さ。  

コンピューター プログラムを使用したディープ ラーニングは、幼児が特定することを学ぶのとほぼ同じプロセスをたどります。 cat. 階層では、それぞれ アルゴリズム 入力に非線形変換を適用します。

次に、学習した内容を使用して統計モデルを出力として作成しますが、反復が続行されるまで、生産が許容可能な精度のレベルに達していない限り.

深層学習の層は、トレーニング可能性、効率性、および理解可能性のために、それが異種であることを可能にし、生物学的に情報を与えられたコネクショニストのモデルから大きく逸脱することを可能にします。 

強化学習とは 

強化学習は、報酬を最大化するためにアクションを実行します。簡単に言えば、学習とは、最良のタイミングで結果を達成するために何かを行うことによって行われます。

これは、次のようなことを学ぶのと同じです。 自転車 最初に落ちることで私たちが知っているライディング。

ユーザーからのフィードバックにより、何が失敗し、何がうまくいかなかったのか、アクションを微調整し、自転車に乗るためにつかみました。

このように、コンピューターは強化学習を使用して特定のアクションを試みます。 彼らはフィードバックを通じて学習し、最終的には努力を強化します。

たとえば、最良の結果が得られる決定が下されない限り、そのアルゴリズムは多くの反復にわたって自律的に変更および再加工されます。

ロボット 歩くことを学ぶことは、強化学習と呼ばれるアルゴリズムのインスタンスの XNUMX つです。 最初は十分な大きさのロボットが一歩前に出ようとして倒れます。

落下の結果はデー​​タ ポイントであり、システムの強化学習への応答における大きなステップです。これは、落下がシステムを調整してよりマイナーな程度を試みるために使用される負のフィードバックとして機能する結果であるためです。

最後に、ロボットは前進することができます。

深層学習と強化学習の主な違い 

1. アルゴリズムの教示に関しては、深層学習は関連するパターンの現在の情報を使用します。 それに対して、強化学習では誤差と試行によって予測を導き出します。  
2. ディープラーニングアプリケーションは、領域削減による認識とタスクに重点を置いています。反対に、強化学習は、最適な制御による環境の相互作用と関連付けられています。  
3. 例を挙げると、 Amazon クレジット カード詐欺システムは、オンライン クレジット カードの購入から得られたデータを使用してニューラル ネットワークを構築する深層学習の例です。 逆に、歩行ロボットは強化学習のインスタンスであり、脚を持ち上げる高さによってアクションが定義されます。
4. ディープラーニングはインタラクションとはあまり関係がありません。比較すると、強化学習は、この種のフィードバックを通じて人間の脳の能力に近いものです。 インテリジェンス 改善することができます。  
5. ディープ ラーニングに含まれる学習手法は、既存のデータを分析し、新しいデータ セットに学習を適用することです。 対照的に、強化学習手法には、間違いからの学習と報酬の最大化が含まれます。 

参考文献 

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

最終更新日 : 30 年 2023 月 XNUMX 日