Deep vs Reinforcement Learning: Sự khác biệt và so sánh

Khi nói đến AI, học máy được coi là một phần của nó. Học máy là nghiên cứu thuật toán máy tính tự động cải thiện bằng cách sử dụng dữ liệu và trải nghiệm. Thuật toán của nó xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu mẫu hoặc dữ liệu huấn luyện.

Các thuật toán học máy được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như lọc email, thị giác máy tính, y học và nhận dạng giọng nói.

Sâu và học tăng cường là hai thuật toán thuộc máy học. Trong bài viết này, trọng tâm chính là phân biệt học kĩ càng và học tăng cường.

Chìa khóa chính

1. Học sâu là một tập hợp con của học máy tập trung vào mạng lưới thần kinh nhân tạo. Ngược lại, học tăng cường là một loại máy học trong đó tác nhân học cách đưa ra quyết định dựa trên phần thưởng và hình phạt.
2. Học sâu vượt trội trong các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và giọng nói, trong khi học tăng cường phù hợp với các ứng dụng như rô bốt và hệ thống tự trị.
3. Các thuật toán học sâu yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo, trong khi các thuật toán học tăng cường học hỏi từ quá trình thử và sai mà không cần dữ liệu được gắn nhãn.

Học sâu vs Học tăng cường 

Học kĩ càng là một tập hợp con của máy học sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo để xử lý lượng lớn dữ liệu. Học tăng cường được sử dụng để ra quyết định trong các môi trường phức tạp. Nó dựa trên khái niệm về một đại lý tương tác với bối cảnh và học hỏi từ phần thưởng hoặc hình phạt.

Học sâu dạy máy tính làm những gì cần làm con người một cách tự nhiên: học bằng ví dụ. Đây là một công nghệ quan trọng ở phía sau những chiếc xe không người lái, từ cột đèn để phân biệt người đi bộ hoặc cho phép họ tìm ra biển báo dừng.

Nó là chìa khóa trong các thiết bị của người tiêu dùng để khiển bằng giọng nói, như máy tính bảng, loa rảnh tay, TV và điện thoại.

Học tăng cường đang thực hiện hành động phù hợp trong một tình huống cụ thể để tối đa hóa phần thưởng. Một số máy móc và phần mềm sử dụng nó để tìm ra con đường hoặc hành vi tốt nhất có thể mà nó nên thực hiện trong một trường hợp cụ thể.

Quyết định là độc lập trong quá trình học tăng cường, vì vậy các nhãn được gán cho chuỗi các lựa chọn phụ thuộc.

Bảng so sánh

Các thông số so sánh	Học kĩ càng	Học tăng cường
Xuất xứ	trong 1986	Vào cuối 1980
Người giới thiệu	Rina Dechter	Richard bellman
Còn được gọi là	Học cấu trúc sâu hoặc học phân cấp	Không áp dụng
dữ liệu tồn tại	Đã có tập dữ liệu cần thiết để tìm hiểu	Trong viễn thông, người máy, trò chơi máy tính, lên lịch thang máy và AI chăm sóc sức khỏe.
Sử dụng	Trong nhận dạng giọng nói và hình ảnh, tác vụ giảm kích thước và đào tạo trước mạng sâu.	Trong viễn thông, người máy, trò chơi máy tính, lên lịch thang máy và AI chăm sóc sức khỏe.

Học sâu là gì? 

Học sâu là một loại AI và máy học bắt chước cách con người đạt được một số loại kiến ​​thức. TRONG khoa học dữ liệu, học sâu là một yếu tố quan trọng bao gồm mô hình dự đoán và thống kê.

Đối với các nhà khoa học dữ liệu, học sâu rất có lợi cho những người được giao nhiệm vụ diễn giải, thu thập và phân tích dữ liệu.  

Thông qua dữ liệu đầu vào, độ lệch và trọng số, mạng thần kinh nhân tạo học sâu hoặc mạng thần kinh, cố gắng bắt chước con người não.

Các thuật toán trong máy học truyền thống là tuyến tính, trong khi sự hiểu biết sâu về các thuật toán được xếp chồng lên nhau theo thứ bậc tăng dần. sự trừu tượng và phức tạp.  

Học sâu sử dụng các chương trình máy tính trải qua quá trình giống như một đứa trẻ mới biết đi học cách xác định một làm sao. Trong hệ thống phân cấp, mỗi thuật toán áp dụng một phép biến đổi phi tuyến tính cho đầu vào của nó.

Sau đó, sử dụng những gì nó học được để tạo mô hình thống kê làm đầu ra trừ khi quá trình sản xuất đạt đến mức độ chính xác có thể chấp nhận được cho đến khi tiếp tục lặp lại.

Các lớp trong học sâu cho phép nó không đồng nhất và khác biệt nhiều so với các mô hình của những người kết nối được cung cấp thông tin sinh học vì mục đích đào tạo, hiệu quả và dễ hiểu. 

Học tăng cường là gì? 

Học tăng cường thực hiện các hành động để tối đa hóa phần thưởng. Đơn giản, việc học được thực hiện bằng cách làm điều gì đó để đạt được kết quả trong thời điểm tốt nhất.

Điều này cũng giống như việc học những thứ như xe đạp cưỡi ngựa, trong đó chúng ta biết bằng cách rơi vào đầu.

Với phản hồi của người dùng, những gì đã thất bại và những gì đã làm việc ngoài giờ để tinh chỉnh hành động và nắm bắt để đi xe đạp.

Cũng giống như những điều này, máy tính sử dụng việc học tăng cường và thử các hành động cụ thể; thông qua phản hồi, họ học hỏi và cuối cùng củng cố những nỗ lực đã làm.

Chẳng hạn, thuật toán của nó được sửa đổi và làm lại một cách tự động qua nhiều lần lặp trừ khi các quyết định được đưa ra để mang lại kết quả tốt nhất.

Người Máy học cách đi bộ là một trong những trường hợp của thuật toán, cụ thể là học tăng cường. Lúc đầu, một robot đủ lớn cố gắng tiến lên một bước và bị ngã.

Kết quả ngã là một điểm dữ liệu, một bước tiến lớn trong phản ứng của hệ thống đối với việc học tăng cường vì cú ngã là kết quả hoạt động như phản hồi tiêu cực được sử dụng để điều chỉnh hệ thống nhằm cố gắng ở mức độ nhỏ hơn.

Cuối cùng, robot có khả năng di chuyển về phía trước.

Sự khác biệt chính giữa Học sâu và Học tăng cường 

1. Về việc dạy thuật toán, học sâu sử dụng thông tin hiện tại cho các mẫu thích hợp. Ngược lại, học tăng cường đưa ra các dự đoán bằng lỗi và thử nghiệm.  
2. Ứng dụng học sâu thiên về nhận dạng và thực hiện các nhiệm vụ giảm diện tích. Mặt khác, học tăng cường được liên kết với sự tương tác của môi trường với khả năng kiểm soát tối ưu.  
3. Về các ví dụ, các đàn bà gan dạ hệ thống gian lận thẻ tín dụng là một ví dụ về học sâu trong đó các mạng thần kinh được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu thu được từ việc mua thẻ tín dụng trực tuyến. Ngược lại, rô-bốt biết đi là một ví dụ về học tăng cường, trong đó các hành động được xác định bằng độ cao mà nó sẽ nhấc chân.
4. Học sâu ít liên quan đến tương tác. Để so sánh, học tăng cường gần với khả năng của bộ não con người hơn thông qua phản hồi. Sự thông minh có thể được cải thiện.  
5. Các kỹ thuật học có trong học sâu là phân tích dữ liệu hiện có và học được áp dụng cho một tập dữ liệu mới. Ngược lại, các kỹ thuật học tăng cường bao gồm học từ sai lầm cũng như tối đa hóa phần thưởng. 

dự án 

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

Cập nhật lần cuối: ngày 30 tháng 2023 năm XNUMX