Die Eingabeschicht empfängt vom Benutzer angegebene Daten und leitet sie an die verborgene Schicht weiter. Die verborgene Schicht führt eine nichtlineare Transformation der Daten durch, und die Ausgabeschicht zeigt die Ergebnisse an. Der Fehler zwischen der Vorhersage auf der Ausgabeschicht und dem tatsächlichen Wert wird unter Verwendung einer Verlustfunktion berechnet. Der Prozess wird iterativ fortgesetzt, bis der Verlust minimiert ist.

Neuronales Netzwerk

Arten von Deep-Learning-Architekturen

Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzwerkarchitekturen, wie zum Beispiel:

Die Verwendung einer neuronalen Netzwerkarchitektur hängt von der Art des betrachteten Problems.

Anwendungen von Deep Learning

Deep Learning findet seine Anwendung in vielen Branchen.

Im Gesundheitswesen können auf Computer Vision basierende Methoden unter Verwendung von Convolutional Neural Networks eingesetzt werden Wird für Analyse medizinischer Bilder verwendet, z. B. CT-und MRT-Scans. Im Finanzsektor kann es Aktienkurse vorhersagen und erkennen betrügerische Aktivitäten.Deep-Learning-Methoden in der Verarbeitung natürlicher Sprache werden für maschinelle Übersetzungen, Stimmungsanalysen usw. verwendet.

Einschränkungen von Deep Lernen

Obwohl Deep Learning den Zustand erreicht hat der Kunstergebnisse in vielen Branchen hat es seine Grenzen, die wie folgt sind:

Riesige Daten: Deep Learning erfordert eine riesige Menge an gekennzeichneten Daten für das Training. Das Fehlen gekennzeichneter Daten führt zu unterdurchschnittlichen Ergebnissen. Zeitaufwändig: Es kann Stunden und manchmal Tage dauern, den Datensatz zu trainieren. Deep Learning erfordert viel Experimentieren, um den erforderlichen Benchmark zu erreichen oder greifbare Ergebnisse zu erzielen, und ein Mangel an schneller Iteration kann den Prozess verlangsamen. Rechenressourcen: Deep Learning erfordert Rechenressourcen wie GPUs und TPUs für das Training. Deep-Learning-Modelle nehmen nach dem Training viel Platz ein, was während des Einsatzes ein Problem sein kann.

Was ist Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning hingegen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz die ein Agent eine Aktion in seiner Umgebung ausführt. „Lernen“ geschieht, indem der Agent belohnt wird, wenn er das gewünschte Verhalten zeigt, und ansonsten bestraft wird. Mit Erfahrung lernt der Agent die optimale Strategie, um die Belohnung zu maximieren.

Historisch gesehen stand Reinforcement Learning in den 1950er und 1960er Jahren im Rampenlicht, weil Entscheidungsfindungsalgorithmen für komplexe Systeme entwickelt wurden. Daher hat die Forschung auf diesem Gebiet zu neuen Algorithmen wie Q-Learning, SARSA und Actor-Critic geführt, die die praktische Anwendbarkeit des Bereichs gefördert haben.

Anwendungen des Reinforcement Learning

Reinforcement Lernen hat bemerkenswerte Anwendungen in allen wichtigen Branchen.

Robotik ist eine der berühmtesten Anwendungen im Reinforcement Learning. Mithilfe von Reinforcement-Learning-Methoden ermöglichen wir Robotern, aus der Umgebung zu lernen und die erforderliche Aufgabe auszuführen.Reinforcement Learning wird verwendet, um Engines für Spiele wie Chess und Go zu entwickeln. AlphaGo (Go-Engine) und AlphaZero (Schach-Engine) werden mithilfe von Reinforcement Learning entwickelt. Im Finanzbereich kann Reinforcement Learning dabei helfen, einen profitablen Handel zu tätigen.

Einschränkungen von Reinforcement Learning

Riesige Daten: Reinforcement Learning erfordert eine große Menge von Daten und Erfahrung, um eine optimale Richtlinie zu lernen. Ausbeutung von Belohnungen: Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen der Erkundung des Zustands, der Gestaltung der optimalen Richtlinie und der Nutzung des gewonnenen Wissens zur Erhöhung der Belohnung zu wahren. Der Agent wird nicht das beste Ergebnis erzielen, wenn die Erkundung unterdurchschnittlich ist. Sicherheit: Reinforcement Learning wirft Sicherheitsbedenken auf, wenn das Belohnungssystem nicht konzipiert und angemessen eingeschränkt ist Reinforcement Learning und Deep Learning sind wie folgt:

Deep LearningReinforcement LearningEs enthält miteinander verbundene Knoten, und das Lernen erfolgt durch Minimieren des Verlusts durch Anpassen der Gewichtungen und Vorurteile von Neuronen. Es enthält einen Agenten, der aus der Umgebung lernt, indem er mit ihr interagiert, um eine optimale Strategie zu erreichen. Deep Learning wird bei überwachten Lernproblemen verwendet, bei denen Daten gekennzeichnet sind. Es wird jedoch beim unbeaufsichtigten Lernen für Anwendungsfälle wie Anomalieerkennung usw. verwendet. Reinforcement Learning beinhaltet einen Agenten, der aus seiner Umgebung lernt, ohne gekennzeichnete Daten zu benötigen. Verwendet bei Objekterkennung und-klassifizierung, maschineller Übersetzung und Stimmungsanalyse usw. Verwendet in der Robotik , Spiele und autonome Fahrzeuge.

Deep Reinforcement Learning – Die Kombination

Deep Reinforcement Learning entstand als eine neue Technik, die Verstärkungs-und Deep-Learning-Methoden kombiniert. Die neueste Schach-Engine wie AlphaZero ist ein Beispiel für Deep Reinforcement Learning. In AlphaZero verwenden Deep Neural Networks mathematische Funktionen, damit der Agent lernt, gegen sich selbst Schach zu spielen.

Jedes Jahr entwickeln große Marktteilnehmer neue Forschungen und Produkte auf dem Markt. Deep Learning und Reinforcement Learning werden uns voraussichtlich mit innovativen Methoden und Produkten überraschen.