Deep Learning e Reinforcement Learning são dois dos subconjuntos mais populares da inteligência artificial. A IA mercado foi de cerca de US$ 120 bilhões em 2022 e está aumentando em um CAGR incompreensível acima de 38%. À medida que a inteligência artificial evoluiu, essas duas abordagens (RL e DL) foram usadas para resolver muitos problemas, incluindo reconhecimento de imagem , tradução automática e tomada de decisão para sistemas complexos. Exploraremos como eles funcionam junto com seus aplicativos, limitações e diferenças de uma maneira fácil de entender.
O que é Deep Learning (DL) ?
Deep Learning é o subconjunto do aprendizado de máquina no qual usamos redes neurais para reconhecer padrões nos dados fornecidos para modelagem preditiva nos dados invisíveis. Os dados podem ser tabulares, texto, imagem ou fala.
Deep Learning surgiu na década de 1950, quando Frank Rosenblatt escreveu um trabalho de pesquisa sobre Perceptron em 1958. Perceptron foi o primeiro arquiteto de redes neurais ecture que poderia ser treinado para executar tarefas lineares de aprendizado supervisionado. Com o tempo, a pesquisa no campo, a disponibilidade da enorme quantidade de dados e os extensos recursos computacionais aumentaram ainda mais o campo de aprendizado profundo.
Como funciona o aprendizado profundo?
A rede neural é o bloco de construção do aprendizado profundo. O cérebro humano inspira a Rede Neural; Ele contém nós (neurônios) que transmitem informações. Uma rede neural tem três camadas:
Camada de entradaCamada ocultaCamada de saída.
A camada de entrada recebe os dados fornecidos pelo usuário e os passa para a camada oculta. A camada oculta executa uma transformação não linear nos dados e a camada de saída exibe os resultados. O erro entre a previsão na camada de saída e o valor real é calculado usando uma função de perda. O processo continua de forma iterativa até que a perda seja minimizada.
Tipos de arquiteturas de aprendizado profundo
Existem vários tipos de arquiteturas de redes neurais, como:
O uso de uma arquitetura de rede neural depende da tipo de problema em consideração.
Aplicações de Deep Learning
Deep Learning encontra suas aplicações em muitos setores.
Na área da saúde, métodos baseados em Visão Computacional que empregam redes neurais convolucionais podem ser usado para análise de imagens médicas, por exemplo, tomografia computadorizada e ressonância magnética. No setor financeiro, pode prever os preços das ações e detectar atividades fraudulentas. Os métodos de aprendizado profundo em Processamento de linguagem natural são usados para tradução automática, análise de sentimentos, etc.
Limitações do Deep Aprendizagem
Embora a aprendizagem profunda tenha alcançado o estado dos resultados da arte em muitos setores, ele tem suas limitações, que são as seguintes:
Dados enormes: o aprendizado profundo requer uma quantidade enorme de dados rotulados para treinamento. A falta de dados rotulados fornecerá resultados abaixo da média. Demorado: pode levar horas e, às vezes, dias para treinar no conjunto de dados. O aprendizado profundo envolve muita experimentação para atingir a referência necessária ou obter resultados tangíveis, e a falta de iteração rápida pode retardar o processo. Recursos computacionais: o aprendizado profundo requer recursos computacionais como GPUs e TPUs para treinamento. Os modelos de aprendizado profundo ocupam muito espaço após o treinamento, o que pode ser um problema durante a implantação.
O que é Aprendizado por Reforço (RL)?
O Aprendizado por Reforço, por outro lado, é o subconjunto da inteligência artificial em qual um agente executa uma ação em seu ambiente. O “aprendizado” acontece recompensando o agente quando ele passa pelo comportamento desejado e penalizando-o caso contrário. Com a experiência, o agente aprende a política ótima para maximizar a recompensa.
Historicamente, o aprendizado por reforço ganhou destaque nas décadas de 1950 e 1960 porque os algoritmos de tomada de decisão foram desenvolvidos para sistemas complexos. Portanto, a pesquisa no campo levou a novos algoritmos, como Q-Learning, SARSA e ator-crítico, que promoveram a praticidade da área.
Aplicações de Aprendizagem por Reforço
Reinforcement O aprendizado tem aplicações notáveis em todas as principais indústrias.
A robótica é uma das aplicações mais celebradas no aprendizado por reforço. Usando métodos de aprendizado por reforço, permitimos que os robôs aprendam com o ambiente e executem a tarefa necessária. O aprendizado por reforço é usado para desenvolver mecanismos para jogos como Xadrez e Go. AlphaGo (mecanismo Go) e AlphaZero (mecanismo de xadrez) são desenvolvidos usando o aprendizado por reforço. Em finanças, o aprendizado por reforço pode ajudar a fazer uma negociação lucrativa.
Limitações do aprendizado por reforço
Dados enormes: o aprendizado por reforço requer uma grande quantidade de dados e experiência para aprender uma política ótima. Exploração de recompensa: É importante manter um equilíbrio entre explorar o estado, formar a política ótima e explorar o conhecimento obtido para aumentar a recompensa. O agente não alcançará o melhor resultado se a exploração estiver abaixo da média. Segurança: o Aprendizado por Reforço gera preocupações de segurança se o sistema de recompensa não for projetado e adequadamente restrito.
Diferenças marcantes
Em poucas palavras, diferenças marcantes entre Aprendizado por Reforço e Aprendizado Profundo são os seguintes:
Aprendizado por Reforço Profundo – A Combinação
O Aprendizado por Reforço Profundo surgiu como uma nova técnica que combina métodos de reforço e aprendizado profundo. O mecanismo de xadrez mais recente, como AlphaZero, é um exemplo de Deep Reinforcement Learning. No AlphaZero, Deep Neural Networks emprega funções matemáticas para que o agente aprenda a jogar xadrez contra si mesmo.
A cada ano, grandes players do mercado desenvolvem novas pesquisas e produtos no mercado. Espera-se que Deep Learning e Reinforcement Learning nos surpreendam com métodos e produtos de ponta.