Sự khác biệt giữa học sâu và học tăng cường
Share
Cả học tập sâu và củng cố đều gắn liền với sức mạnh tính toán của trí tuệ nhân tạo (AI). Chúng là các chức năng học máy tự động mở đường cho các máy tính tạo ra các nguyên tắc của riêng chúng để đưa ra các giải pháp. Hai loại học tập này cũng có thể cùng tồn tại trong một số chương trình. Nói chung, học sâu sử dụng dữ liệu hiện tại trong khi học tăng cường sử dụng phương pháp thử và sai trong việc tìm ra các dự đoán. Các cuộc thảo luận sau đây đi sâu vào phân biệt như vậy.
Học sâu là gì?
Học sâu cũng được gọi là học có cấu trúc sâu hoặc học phân cấp. Điều này lần đầu tiên được giới thiệu vào năm 1986 bởi Rina Dechter, một giáo sư khoa học máy tính. Nó sử dụng thông tin hiện tại trong các thuật toán giảng dạy để tìm kiếm các mẫu thích hợp rất cần thiết trong dự báo dữ liệu. Hệ thống như vậy sử dụng các cấp độ khác nhau của mạng lưới thần kinh nhân tạo tương tự như trang điểm thần kinh của não người. Với sự trợ giúp của các liên kết phức tạp, thuật toán có thể xử lý hàng triệu thông tin và đưa vào dự đoán cụ thể hơn.
Kiểu học này có thể được áp dụng khi các nhà phát triển muốn một phần mềm phát hiện màu tím trên các bức tranh khác nhau. Chương trình sau đó sẽ được cung cấp một số hình ảnh (do đó, học tập sâu Deep) có và không có màu tím. Thông qua việc phân cụm, chương trình sẽ có thể xác định các mẫu và tìm hiểu khi gắn cờ một màu là màu tím. Học sâu được sử dụng trong các chương trình nhận dạng khác nhau như phân tích hình ảnh và dự báo các nhiệm vụ như dự đoán chuỗi thời gian.
Học tăng cường là gì?
Học tăng cường thường chỉ ra dự đoán thông qua thử và sai. Về lịch sử của nó từ quan điểm AI, nó đã được phát triển vào cuối những năm 1980; nó dựa trên kết quả của các thí nghiệm trên động vật, các khái niệm về kiểm soát tối ưu và các phương pháp khác biệt theo thời gian. Bên cạnh việc học có giám sát và không giám sát, củng cố là một trong những mô hình cơ bản trong học máy. Như tên gọi của nó, thuật toán được đào tạo thông qua phần thưởng.
Chẳng hạn, AI được phát triển để chơi với con người trong một trò chơi di động nhất định. Mỗi khi AI thua, thuật toán được sửa đổi để tối đa hóa điểm số của nó. Vì vậy, loại kỹ thuật này học hỏi từ những sai lầm của nó. Sau nhiều chu kỳ, AI đã phát triển và trở nên tốt hơn trong việc đánh bại người chơi. Học tăng cường được áp dụng trong các công nghệ tiên tiến khác nhau như cải thiện robot, khai thác văn bản và chăm sóc sức khỏe.
Sự khác biệt giữa Học sâu và Học tăng cường
Kỹ thuật học tập
Học sâu có thể thực hiện hành vi mục tiêu bằng cách phân tích dữ liệu hiện có và áp dụng những gì đã học vào một bộ thông tin mới. Mặt khác, học tập củng cố có thể thay đổi phản ứng của nó bằng cách điều chỉnh phản hồi liên tục.
Sự tồn tại của dữ liệu
Deep learning hoạt động với một dữ liệu đã có sẵn vì nó là bắt buộc trong việc đào tạo thuật toán. Đối với học tăng cường, nó có tính chất thăm dò và nó có thể được phát triển mà không có bộ dữ liệu hiện tại khi nó học thông qua thử và sai.
Ứng dụng
Học sâu được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xử lý trước mạng sâu và các tác vụ giảm kích thước. So sánh, học tăng cường được sử dụng trong việc tương tác với các kích thích bên ngoài với sự kiểm soát tối ưu như trong robot, lập lịch thang máy, viễn thông, trò chơi máy tính và chăm sóc sức khỏe AI.
Cũng được biết đến như là
Học sâu còn được gọi là học phân cấp hoặc học có cấu trúc sâu trong khi học tăng cường không có thuật ngữ nào được biết đến rộng rãi.
Học máy
Học sâu là một trong số rất nhiều phương pháp học máy. Mặt khác, học tăng cường là một lĩnh vực của học máy; nó là một trong ba mô hình cơ bản.
Não người
So với học sâu, học tăng cường gần với khả năng của bộ não con người vì loại trí thông minh này có thể được cải thiện thông qua phản hồi. Học sâu chủ yếu để nhận biết và nó ít liên kết với tương tác.
Lịch sử
Học sâu được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1986 bởi Rina Dechter trong khi học tăng cường được phát triển vào cuối những năm 1980 dựa trên các khái niệm thí nghiệm trên động vật, kiểm soát tối ưu và phương pháp khác biệt theo thời gian.
Học sâu so với học tăng cường
Tóm lược
- Học sâu và củng cố là các chức năng học máy tự trị, giúp máy tính có thể tạo ra các nguyên tắc của riêng mình để đưa ra giải pháp.
- Học sâu sử dụng thông tin hiện tại trong các thuật toán giảng dạy để tìm kiếm các mẫu thích hợp rất cần thiết trong dự báo dữ liệu.
- Học tăng cường thường chỉ ra dự đoán thông qua thử và sai.
- Học sâu áp dụng các mẫu đã học vào một tập hợp dữ liệu mới trong khi củng cố lợi ích học tập từ phản hồi.
- Học sâu đòi hỏi một bộ dữ liệu đã có sẵn để học trong khi học tăng cường không cần tập dữ liệu hiện tại để học.
- Việc áp dụng học tập sâu thường xuyên hơn vào các nhiệm vụ nhận diện và giảm diện tích trong khi học tăng cường thường được liên kết với tương tác môi trường với kiểm soát tối ưu.
- Học sâu còn được gọi là học phân cấp hoặc học có cấu trúc sâu trong khi học tăng cường không có thuật ngữ nào khác.
- Học sâu là một trong nhiều phương pháp học máy trong khi học tăng cường là một trong ba mô hình học máy cơ bản.
- Học sâu được giới thiệu vào năm 1986 trong khi học tăng cường được phát triển vào cuối những năm 1980.
