Різниця між глибоким навчанням та зміцненням навчання

Як глибоке, так і посилене навчання дуже пов'язані з обчислювальною здатністю штучного інтелекту (AI). Вони є автономними функціями машинного навчання, які відкривають шлях комп'ютерам для створення власних принципів у розробці рішень. Ці два види навчання можуть також існувати у кількох програмах. Як правило, глибоке навчання використовує поточні дані, тоді як підкріплення навчання використовує метод проб і помилок при з'ясуванні прогнозів. Наступні дискусії далі заглиблюються у такі відмінності.

Що таке глибоке навчання?

Глибоке навчання також називають глибоким структурованим навчанням або ієрархічним навчанням. Вперше це було представлено у 1986 році Ріною Дехтер, професором інформатики. Він використовує поточну інформацію в алгоритмах викладання для пошуку відповідних моделей, які є важливими при прогнозуванні даних. Така система використовує різні рівні штучних нейронних мереж, подібні до нейронного складу мозку людини. За допомогою складних посилань алгоритм, можливо, зможе обробити мільйони інформації та зонуватись у більш конкретному передбаченні.

Цей вид навчання може бути застосований, коли розробники хочуть, щоб програмне забезпечення було помітити кольоровий фіолетовий колір на різних малюнках. Потім програма буде живитись низкою зображень (отже, «глибоке» навчання) з фіолетовими кольорами та без них. За допомогою кластеризації програма зможе визначити візерунки та дізнатись, коли позначити колір як фіолетовий. Глибоке навчання застосовується в різних програмах розпізнавання, таких як аналіз зображень та завдання прогнозування, такі як прогнозування часових рядів.

Що таке навчання по зміцненню?

Навчання підсилення, як правило, визначає прогнози через спроби та помилки. Що стосується своєї історії з точки зору ШІ, вона була розроблена наприкінці 1980-х років; вона ґрунтувалася на результатах експериментів на тваринах, концепціях оптимального контролю та часових відмінностях. Поряд із контрольованим та безконтрольним навчанням, посилення є однією з основних парадигм машинного навчання. Як випливає з назви, алгоритм тренується за допомогою нагород.

Наприклад, AI розроблений для гри з людьми в певній мобільній грі. Кожен раз, коли AI програє, алгоритм переглядається, щоб досягти максимальної його оцінки. Таким чином, цей вид техніки вчиться на своїх помилках. Після численних циклів, ШІ розвинувся і став кращим у побитті людських гравців. Навчання зміцненню застосовується в різних передових технологіях, таких як вдосконалення робототехніки, видобуток тексту та охорона здоров'я.

Різниця між глибоким навчанням та зміцненням навчання

Техніка навчання

Глибоке навчання здатне виконати цільову поведінку, проаналізувавши наявні дані та застосувавши вивчене до нового набору інформації. З іншого боку, посилене навчання здатне змінити свою реакцію, адаптувавши постійний зворотний зв'язок.

Наявність даних

Глибоке навчання працює з уже наявними даними, оскільки це обов'язково при навчанні алгоритму. Що стосується посилення навчання, воно має дослідницьку природу, і воно може бути розроблене без поточного набору даних, як він навчається за допомогою проб і помилок.

Застосування

Глибоке навчання використовується для розпізнавання зображень і мовлення, глибокого пошуку мережі та зменшення розмірів. Для порівняння, підсилення навчання використовується у взаємодії із зовнішніми стимулами з оптимальним керуванням, таким як робототехніка, планування ліфтів, телекомунікації, комп'ютерні ігри та охорона здоров'я AI.

Також відомий як

Поглиблене навчання також відоме як ієрархічне навчання або глибоке структуроване навчання, тоді як навчання підкріплення не має інших широко відомих термінів.

Машинне навчання

Глибоке навчання - один із численних методів машинного навчання. З іншого боку, посилення навчання - це область машинного навчання; це одна з трьох основних парадигм.

Мозок людини

У порівнянні з глибоким навчанням, підкріплення навчання наближається до можливостей людського мозку, оскільки цей інтелект можна вдосконалити за допомогою зворотного зв'язку. Глибоке навчання в основному є визнанням і воно менш пов'язане з взаємодією.

Історія

Глибоке навчання вперше було запроваджено в 1986 році Ріною Дехтер, тоді як навчання з підкріпленням було розроблено в кінці 1980-х на основі концепцій експериментів на тваринах, оптимального контролю та часових відмінностей.

Глибоке навчання проти навчання підсилення

Підсумок

• Глибоке та посилене навчання - це автономні функції машинного навчання, що дає можливість комп'ютерам створювати власні принципи у розробці рішень.
• Глибоке навчання використовує поточну інформацію в алгоритмах навчання для пошуку відповідних моделей, які є важливими при прогнозуванні даних.
• Навчання підсилення, як правило, визначає прогнози через спроби та помилки.
• Глибоке навчання застосовує вивчені зразки до нового набору даних, а посилення навчання отримує від зворотного зв'язку.
• Для глибокого навчання потрібен вже наявний набір даних, щоб навчитися, тоді як для посиленого навчання не потрібен поточний набір даних для вивчення.
• Застосування глибокого навчання частіше стосується завдань розпізнавання та зменшення площі, тоді як посилене навчання зазвичай пов'язане з взаємодією навколишнього середовища з оптимальним керуванням.
• Поглиблене навчання також відоме як ієрархічне навчання або глибоке структуроване навчання, тоді як навчання підкріплення не має іншого терміна.
• Глибоке навчання - один із багатьох методів машинного навчання, тоді як посилене навчання - одна з трьох основних парадигм машинного навчання.
• Глибоке навчання було запроваджено в 1986 році, тоді як навчання з підсиленням було розроблено в кінці 1980-х.