Ero syvän oppimisen ja vahvistamisen välillä

Sekä syvä- että vahvistusoppiminen liittyvät suuresti tekoälyn (AI) laskentatehoon. Ne ovat itsenäisiä koneoppimistoimintoja, jotka tasoittavat tietä tietokoneille luomaan omat periaatteensa ratkaisujen keksimisessä. Nämä kaksi oppimistapaa voivat esiintyä myös useissa ohjelmissa. Yleensä syvässä oppimisessa käytetään nykyistä tietoa, kun taas vahvistusoppimisessa käytetään kokeilu- ja virhemenetelmää ennusteiden selvittämisessä. Seuraavat keskustelut syventävät edelleen näitä eroja.

Mikä on syvä oppiminen?

Syväoppimista kutsutaan myös syväksi jäsenneltyä oppimista tai hierarkkista oppimista. Tietotekniikan professori Rina Dechter esitteli tämän ensimmäisen kerran vuonna 1986. Se hyödyntää nykyistä tietoa algoritmien opettamisessa etsimään asiaankuuluvia malleja, jotka ovat välttämättömiä datan ennustamisessa. Tällaisessa järjestelmässä käytetään eri tasoja keinotekoisia hermoverkkoja, jotka ovat samanlaisia ​​kuin ihmisen aivojen hermosolujen rakenne. Monimutkaisten linkkien avulla algoritmi voi pystyä käsittelemään miljoonia tietoja ja vyöhykkeen tarkempaan ennusteeseen.

Tällaista oppimista voidaan soveltaa, kun kehittäjät haluavat ohjelmiston havaitsevan väri violetin eri kuvissa. Ohjelma syötetään sitten monilla kuvilla (siis "syvällä oppimisella") violetilla värillä tai ilman. Klusteroinnin avulla ohjelma pystyy tunnistamaan kuviot ja oppimaan, milloin väri merkitään violetiksi. Syväoppimista käytetään erilaisissa tunnistusohjelmissa, kuten kuva-analyyseissä ja ennustetehtävissä, kuten aikasarjan ennusteissa.

Mikä on vahvistusoppiminen?

Vahvistamisoppiminen selvittää yleensä ennusteet kokeilun ja virheen kautta. AI: n näkökulmasta sen historiaa varten se kehitettiin 1980-luvun lopulla; se perustui eläinkokeiden tuloksiin, optimaalisen hallinnan konsepteihin ja ajallisten erojen menetelmiin. Ohjatun ja valvomattoman oppimisen ohella vahvistuminen on yksi koneoppimisen perusmalleista. Kuten nimensä osoittaa, algoritmi koulutetaan palkkioiden avulla.

Esimerkiksi AI on kehitetty pelaamaan ihmisten kanssa tietyssä mobiilipelissä. Joka kerta kun AI menettää, algoritmia tarkistetaan sen pistemäärän maksimoimiseksi. Täten tällainen tekniikka oppii virheistään. Lukuisten syklien jälkeen AI on kehittynyt ja siitä on tullut parempaa pelaajien pelaajien lyömisessä. Vahvistamisoppimista sovelletaan erilaisiin huipputeknologioihin, kuten robotiikan, tekstien louhinnan ja terveydenhuollon parantamiseen.

Ero syvän oppimisen ja vahvistamisen välillä

Oppimistekniikka

Syväoppiminen pystyy suorittamaan tavoitekäyttäytymisen analysoimalla olemassa olevaa tietoa ja soveltamalla opittua uuteen tietojoukkoon. Toisaalta vahvistusoppiminen voi muuttaa vastaustaan ​​sopeuttamalla jatkuvaa palautetta.

Tietojen olemassaolo

Syväoppiminen toimii jo olemassa olevan tiedon kanssa, koska se on välttämätöntä algoritmin kouluttamisessa. Vahvistava oppiminen on luonteeltaan tutkittavaa ja sitä voidaan kehittää ilman nykyistä tietojoukkoa, koska se oppii kokeilun ja virheen kautta.

hakemus

Syvää oppimista käytetään kuvan ja puheen tunnistuksessa, syväverkon ennakkoharjoittelussa ja ulottuvuuden pienentämisessä. Vertailun vuoksi vahvistusoppimista käytetään vuorovaikutuksessa ulkoisten ärsykkeiden kanssa optimaalisella ohjauksella, kuten robotiikassa, hissiaikataulussa, tietoliikenteessä, tietokonepeleissä ja terveydenhuollon AI: ssä..

Tunnetaan myös

Syväoppimista kutsutaan myös hierarkkiseksi oppimiseksi tai syväksi jäsenneltyä oppimiseksi, kun taas vahvistusoppimisella ei ole muita yleisesti tunnettuja termejä.

Koneoppiminen

Syväoppiminen on yksi lukuisista koneoppimismenetelmistä. Toisaalta vahvistusoppiminen on koneoppimisen ala; se on yksi kolmesta perus paradigmasta.

Ihmisaivot

Verrattuna syvään oppimiseen vahvistusoppiminen on lähempänä ihmisen aivojen kykyjä, koska tällaista älykkyyttä voidaan parantaa palautteen avulla. Syvä oppiminen on pääasiassa tunnustamista, ja se on vähemmän yhteydessä vuorovaikutukseen.

Historia

Syvän oppimisen aloitti ensimmäisen kerran vuonna 1986 Rina Dechter, kun taas vahvistusoppimista kehitettiin 1980-luvun lopulla eläinkokeiden, optimaalisen ohjauksen ja ajallisten erojen menetelmien käsitteiden pohjalta..

Syväoppiminen vs. vahvistusoppiminen

Yhteenveto

• Syvä- ja vahvistusoppiminen ovat itsenäisiä koneoppimistoimintoja, joiden avulla tietokoneet voivat luoda omat periaatteensa ratkaisujen keksimisessä.
• Syvässä oppimisessa hyödynnetään nykyistä tietoa algoritmien opettamisessa etsimään asiaankuuluvia malleja, jotka ovat välttämättömiä datan ennustamisessa.
• Vahvistamisoppiminen selvittää yleensä ennusteet kokeilun ja virheen kautta.
• Syväoppiminen soveltaa opittuja malleja uuteen tietojoukkoon, kun taas vahvistusoppi hyötyy palautteesta.
• Syväoppiminen vaatii jo olemassa olevan tietojoukon oppimiseksi, kun taas vahvistusoppiminen ei tarvitse nykyistä tietojoukkoa oppimiseksi.
• Syvän oppimisen soveltaminen liittyy useammin tunnustamiseen ja alueen pienentämiseen liittyviin tehtäviin, kun taas vahvistusoppiminen liittyy yleensä ympäristön vuorovaikutukseen optimaalisen hallinnan avulla.
• Syväoppimista kutsutaan myös hierarkkiseksi oppimiseksi tai syväksi jäsenneltyä oppimiseksi, kun taas vahvistusoppimisella ei ole muuta termiä.
• Syväoppiminen on yksi monista koneoppimismenetelmistä, kun taas vahvistusoppiminen on yksi kolmesta koneoppimisparadigmista.
• Syväoppiminen otettiin käyttöön vuonna 1986, kun taas vahvistusopetusta kehitettiin 1980-luvun lopulla.