Разлика између дубоког учења и ојачавања учења
Share
И дубоко и учвршћено учење високо су повезани са рачунарском снагом вештачке интелигенције (АИ). То су аутономне функције машинског учења које утичу пут рачунарима да створе сопствене принципе у проналажењу решења. Ове две врсте учења могу такође постојати и у неколико програма. Генерално, дубоко учење користи тренутне податке, док појачано учење користи методу покушаја и грешке у смисли предвиђања. Следеће расправе даље се продубљују у тим разликама.
Шта је дубоко учење?
Дубоко учење се такође назива и дубоко структурирано учење или хијерархијско учење. То је први пут представила 1986. године Рина Децхтер, професорка рачунарске науке. Користи тренутне информације у алгоритмима учења како би пронашао одговарајуће обрасце који су неопходни у прогнозирању података. Такав систем користи различите нивое вештачких неуронских мрежа сличних неуронским саставима људског мозга. Помоћу сложених веза, алгоритам ће можда бити у могућности да обради милионе информација и зонама на основу специфичнијих предвиђања.
Ова врста учења може се применити када програмери желе софтвер да на различитим сликама уочи љубичасту боју. Програм би се тада хранио бројним сликама (отуда, „дубоко“ учење) са и без љубичастих боја. Кроз кластерирање ће програм моћи да идентификује обрасце и научи када да боју означи као љубичасту. Дубоко учење користи се у разним програмима препознавања као што су анализе слике и задаци прогнозирања, као што су предвиђања временских серија.
Шта је учвршћивање учења?
Ојачавање учења обично изриче предвиђања путем покушаја и грешке. С обзиром на његову историју из АИ перспективе, она је развијена крајем 1980-их; заснован је на резултатима експеримената на животињама, концепцијама оптималне контроле и временским разликама. Поред учења под надзором и без надзора, појачање је једна од основних парадигми машинског учења. Као што му име каже, алгоритам се тренира наградама.
На пример, АИ је развијен за играње са људима у одређеној мобилној игри. Сваки пут када АИ изгуби, алгоритам се ревидира како би се максимизирао његов резултат. Тако се ова врста технике учи на грешкама. Након бројних циклуса, АИ се развио и постајао је бољи у пребијању људских играча. Учење ојачања примењује се у најсавременијим технологијама као што су унапређење роботике, вађење текста и здравствена заштита.
Разлика између дубоког учења и ојачавања учења
Техника учења
Дубоко учење је у стању да изврши циљно понашање анализом постојећих података и применом онога што је научено на нови скуп информација. С друге стране, учење ојачања може промијенити свој одговор прилагођавањем континуираних повратних информација.
Постојање података
Дубоко учење функционира са већ постојећим подацима јер је неопходно у обуци алгоритма. Што се тиче учења ојачања, он је истраживачке природе и може се развити без тренутног скупа података док се учи путем покушаја и грешке.
Апликација
Дубоко учење користи се у препознавању слике и говора, дубоком претраживању мреже и смањењу димензија. За поређење, учење ојачања користи се у интеракцији са спољним стимулансима са оптималном контролом као што су роботика, заказивање лифта, телекомуникације, рачунарске игре и здравствена заштита.
Такође познат као
Дубоко учење је такође познато као хијерархијско учење или дубоко структуирано учење док учење ојачања нема друге широко познате појмове.
Машинско учење
Дубоко учење једно је од бројних метода машинског учења. Са друге стране, учење ојачања је област машинског учења; то је једна од три основне парадигме.
Људски мозак
У поређењу са дубоким учењем, учење ојачања је ближе могућностима људског мозга јер се ова врста интелигенције може побољшати повратним информацијама. Дубоко учење је углавном за препознавање и мање је повезано са интеракцијом.
Историја
Дубинско учење први пут је увела Рина Децхтер 1986. године, док је учење ојачања развијено крајем осамдесетих на основу концепата експеримената на животињама, оптималне контроле и временских разлика.
Дубоко учење вс учвршћивање
Резиме
- Дубоко и ојачано учење су аутономне функције машинског учења што омогућава рачунарима да стварају сопствене принципе у проналажењу решења.
- Дубоко учење користи тренутне информације у алгоритмима учења како би се пронашли одговарајући обрасци који су неопходни у прогнозирању података.
- Ојачавање учења обично изриче предвиђања путем покушаја и грешке.
- Дубоко учење примењује научене узорке на нови скуп података док појачано учење добија од повратних информација.
- Дубоко учење захтева већ постојећи скуп података да би се научило док за појачано учење није потребан тренутни скуп података да би се научило.
- Примена дубинског учења чешће је на задацима препознавања и смањења подручја док је учење ојачања обично повезано са интеракцијом околине и оптималном контролом.
- Дубоко учење је такође познато као хијерархијско учење или дубоко структурирано учење, док појачано учење нема другог термина.
- Дубоко учење једна је од многих метода машинског учења, док је појачано учење једно од три основне парадигме машинског учења.
- Дубоко учење уведено је 1986. године, док је учење појачања развијено крајем 1980-их.
