L’apprentissage en profondeur et l’apprentissage par renforcement sont deux des sous-ensembles les plus populaires de l’intelligence artificielle. L’IA Le marché était d’environ 120 milliards de dollars en 2022 et augmente à un TCAC époustouflant supérieur à 38 %. Au fur et à mesure que l’intelligence artificielle évoluait, ces deux approches (RL et DL) ont été utilisées pour résoudre de nombreux problèmes, y compris la reconnaissance d’images. , la traduction automatique et la prise de décision pour les systèmes complexes. Nous explorerons leur fonctionnement ainsi que leurs applications, leurs limites et leurs différences d’une manière facile à comprendre.
Qu’est-ce que le Deep Learning (DL) ? ?
Le Deep Learning est le sous-ensemble de l’apprentissage automatique dans lequel nous utilisons les réseaux de neurones pour reconnaître des modèles dans les données données pour la modélisation prédictive sur les données invisibles. Les données peuvent être tabulaires, textuelles, images ou vocales.
Deep Learning a émergé dans les années 1950 lorsque Frank Rosenblatt a écrit un article de recherche sur Perceptron en 1958. Perceptron a été la première architecture de réseau neuronal ecture qui pourrait être formé pour effectuer des tâches d’apprentissage supervisé linéaires. Au fil du temps, la recherche dans le domaine, la disponibilité d’une quantité massive de données et de vastes ressources de calcul ont encore fait grimper le domaine de l’apprentissage en profondeur.
Comment fonctionne l’apprentissage en profondeur ?
Le réseau de neurones est la pierre angulaire de l’apprentissage en profondeur. Le cerveau humain inspire le réseau de neurones ; Il contient des nœuds (neurones) qui transmettent des informations. Un réseau de neurones comporte trois couches :
Input LayerHidden LayerOutput Layer.
La couche d’entrée reçoit les données fournies par l’utilisateur et les transmet à la couche cachée. La couche masquée effectue une transformation non linéaire sur les données et la couche de sortie affiche les résultats. L’erreur entre la prédiction au niveau de la couche de sortie et la valeur réelle est calculée à l’aide d’une fonction de perte. Le processus se poursuit de manière itérative jusqu’à ce que la perte soit minimisée.
Types d’architectures d’apprentissage en profondeur
Il existe différents types d’architectures de réseau neuronal, telles que :
L’utilisation d’une architecture de réseau neuronal dépend de la type de problème à l’étude.
Applications du Deep Learning
Le Deep Learning trouve ses applications dans de nombreux secteurs.
Dans le domaine de la santé, les méthodes basées sur la vision par ordinateur utilisant des réseaux de neurones convolutifs peuvent être utilisé pour analyser des images médicales, par exemple, des tomodensitogrammes et des IRM. Dans le secteur financier, il peut prédire les cours des actions et détecter les activités frauduleuses.Les méthodes d’apprentissage en profondeur dans le traitement du langage naturel sont utilisées pour la traduction automatique, l’analyse des sentiments, etc.
Limites de Deep Apprentissage
Bien que l’apprentissage en profondeur ait atteint l’état des résultats de l’art dans de nombreuses industries, il a ses limites, qui sont les suivantes :
D’énormes données : l’apprentissage en profondeur nécessite une quantité massive de données étiquetées pour la formation. L’absence de données étiquetées donnera des résultats inférieurs à la normale. Prend beaucoup de temps : cela peut prendre des heures et parfois des jours pour s’entraîner sur l’ensemble de données. L’apprentissage en profondeur implique de nombreuses expérimentations pour atteindre le niveau de référence requis ou obtenir des résultats tangibles, et un manque d’itération rapide peut ralentir le processus. Les modèles d’apprentissage en profondeur occupent beaucoup d’espace après la formation, ce qui peut poser problème lors du déploiement.
Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?
L’apprentissage par renforcement, en revanche, est le sous-ensemble de l’intelligence artificielle dans lequel un agent effectue une action sur son environnement. « L’apprentissage » se produit en récompensant l’agent lorsqu’il subit le comportement souhaité et en le pénalisant dans le cas contraire. Avec l’expérience, l’agent apprend la politique optimale pour maximiser la récompense.
Historiquement, l’apprentissage par renforcement a été mis à l’honneur dans les années 1950 et 1960 car les algorithmes de prise de décision ont été développés pour des systèmes complexes. Par conséquent, la recherche dans le domaine a conduit à de nouveaux algorithmes tels que Q-Learning, SARSA et l’acteur-critique, qui ont renforcé l’aspect pratique de la zone.
Applications de l’apprentissage par renforcement
Renforcement L’apprentissage a des applications notables dans toutes les grandes industries.
La robotique est l’une des applications les plus célèbres de l’apprentissage par renforcement. En utilisant des méthodes d’apprentissage par renforcement, nous permettons aux robots d’apprendre de l’environnement et d’effectuer la tâche requise. L’apprentissage par renforcement est utilisé pour développer des moteurs pour des jeux comme Chess and Go. AlphaGo (moteur Go) et AlphaZero (moteur d’échecs) sont développés à l’aide de l’apprentissage par renforcement. En finance, l’apprentissage par renforcement peut aider à faire un commerce rentable.
Limites de l’apprentissage par renforcement
Énormément de données : l’apprentissage par renforcement nécessite une grande quantité de données et d’expérience pour apprendre une politique optimale. Exploitation de la récompense: Il est important de maintenir un équilibre entre l’exploration de l’état, la formation de la politique optimale et l’exploitation des connaissances obtenues pour augmenter la récompense. L’agent n’atteindra pas le meilleur résultat si l’exploration est inférieure à la moyenne.Sécurité : l’apprentissage par renforcement soulève des problèmes de sécurité si le système de récompense n’est pas conçu et convenablement limité.
Différences saillantes
En un mot, les différences saillantes entre L’apprentissage par renforcement et l’apprentissage en profondeur sont les suivants :
Apprentissage par renforcement profond – La combinaison
L’apprentissage par renforcement profond est apparu comme une nouvelle technique qui combine des méthodes de renforcement et d’apprentissage en profondeur. Le dernier moteur d’échecs, tel que AlphaZero, est un exemple d’apprentissage par renforcement en profondeur. Dans AlphaZero, Deep Neural Networks utilise des fonctions mathématiques pour que l’agent apprenne à jouer aux échecs contre lui-même.
Chaque année, de grands acteurs du marché développent de nouvelles recherches et de nouveaux produits sur le marché. L’apprentissage en profondeur et l’apprentissage par renforcement devraient nous étonner avec des méthodes et des produits de pointe.