Erinevus süvaõppe ja tugevdusõppe vahel

Nii süvaõpe kui ka tugevdamine on tehisintellekti (AI) arvutusvõimsusega tihedalt seotud. Need on autonoomsed masinõppefunktsioonid, mis sillutavad arvuteid teed lahenduste väljatöötamisel oma põhimõtete loomisele. Need kaks tüüpi õppimist võivad eksisteerida ka mitmetes programmides. Üldiselt kasutatakse sügavõppimisel jooksvaid andmeid, samas kui tugevdusõppes kasutatakse ennustuste arvutamisel katse-eksituse meetodit. Järgmised arutelud käsitlevad selliseid erisusi veelgi.

Mis on sügav õppimine?

Süvaõpet nimetatakse ka sügavalt struktureeritud õppimiseks või hierarhiliseks õppimiseks. Esmakordselt tutvustas seda 1986. aastal arvutiteaduse professor Rina Dechter. See kasutab olemasolevat teavet algoritmide õpetamisel asjakohaste mustrite otsimiseks, mis on andmete prognoosimisel hädavajalikud. Selline süsteem kasutab erinevat taset kunstlikke närvivõrke, mis on sarnased inimese aju neuronaalse meigiga. Keerukate linkide abil võib algoritm olla võimeline töötlema miljoneid andmeid ja tsooni sisestama täpsema ennustuse jaoks.

Seda tüüpi õppimist võib rakendada juhul, kui arendajad soovivad, et tarkvara märkaks violetseid värve erinevatel piltidel. Seejärel toidetakse programmi paljude piltidega (seega “sügav õppimine”) violetsete värvidega ja ilma. Klastrite kaudu saab programm tuvastada mustreid ja õppida, millal värvi violetseks märgistada. Süvaõpet kasutatakse erinevates äratundmisprogrammides, näiteks pildianalüüsides ja prognoosimisülesannetes, näiteks aegrea ennustamisel.

Mis on tugevdusõpe?

Tugevdusõpe arvutab ennustused üldiselt katse-eksituse meetodil. AI ajaloost lähtuvalt töötati see välja 1980ndate lõpus; see põhines loomkatsete tulemustel, optimaalse kontrolli kontseptsioonidel ja ajaliste erinevuste meetoditel. Juhendatud ja juhendamata õppimise kõrval on tugevdamine masinõppe üks peamisi paradigmasid. Nagu nimigi ütleb, treenitakse algoritmi hüvede kaudu.

Näiteks AI on välja töötatud mängima inimestega teatud mobiilimängus. Iga kord, kui AI kaotab, vaadatakse algoritm selle tulemuse maksimeerimiseks läbi. Seega õpib selline tehnika oma vigadest. Pärast arvukaid tsükleid on AI arenenud ja muutunud paremaks inimmängijate peksmisel. Tugevdusõpet rakendatakse erinevates tipptasemel tehnoloogiates, näiteks robootika, teksti kaevandamise ja tervishoiu parendamisel.

Erinevus süvaõppe ja tugevdusõppe vahel

Õppimistehnika

Sügav õppimine on võimeline täitma sihtkäitumist, analüüsides olemasolevaid andmeid ja rakendades õpitut uuele infokogumile. Teisalt on tugevdusõpe võimeline muutma oma reageeringut, kohandades pidevat tagasisidet.

Andmete olemasolu

Süvaõpe töötab juba olemasolevate andmetega, kuna see on algoritmi treenimisel hädavajalik. Täiendusõppe osas on see olemuselt uurimuslik ja seda võib välja töötada ilma praeguse andmekogumita, kuna see õpib katse-eksituse meetodil.

Rakendus

Süvaõpet kasutatakse kujutise ja kõnetuvastuses, sügava võrgu ettevalmistamisel ja mõõtmete vähendamise ülesannetes. Võrdluseks: tugevdusõpet kasutatakse optimaalse juhtimisega väliste stiimulitega suhtlemisel, näiteks robootikas, lifti sõiduplaani koostamises, telekommunikatsioonis, arvutimängudes ja tervishoiu AI-s..

Tuntud ka kui

Süvaõpet tuntakse ka kui hierarhilist õppimist või sügavalt struktureeritud õppimist, samas kui tugevdusõppel pole muid laialt tuntud termineid.

Masinõpe

Sügav õppimine on üks arvukate masinõppe meetodite hulgas. Teisalt on tugevdusõpe masinõppe valdkond; see on üks kolmest peamisest paradigmast.

Inimese aju

Võrreldes süvaõppega on tugevdusõpe inimese aju võimetele lähemal, kuna sellist intelligentsust saab tagasiside abil parandada. Sügav õppimine on peamiselt tunnustamiseks ja see on vähem seotud interaktsioonidega.

Ajalugu

Süvaõpet tutvustas esmakordselt Rina Dechter 1986. aastal, samal ajal kui tugevdusõpe töötati välja 1980ndate lõpus loomkatsete, optimaalse kontrolli ja ajalise erinevuse meetodite kontseptsioonide alusel.

Süvaõpe vs tugevdusõpe

Kokkuvõte

• Süvaõpe ja tugevdusõpe on autonoomsed masinõppefunktsioonid, mis võimaldab arvutitel luua oma põhimõtted lahenduste leidmisel.
• Süvaõppes kasutatakse õpetamisalgoritmides praegust teavet, et otsida asjakohaseid mustreid, mis on andmete ennustamisel hädavajalikud.
• Tugevdusõpe arvutab ennustused üldiselt katse-eksituse meetodil.
• Sügav õpe rakendab õpitud mustreid uuele andmekogule, samal ajal kui õppimine tugevdab tagasisidet.
• Sügav õppimine nõuab õppimiseks juba olemasolevat andmekogumit, samas kui tugevdusõpe ei vaja õppimiseks praegust andmekogumit.
• Süvaõppe rakendamine toimub sagedamini äratundmise ja ala vähendamise ülesannete täitmisel, samal ajal kui tugevdusõpe on tavaliselt seotud keskkonna interaktsiooniga optimaalse juhtimisega.
• Süvaõpet tuntakse ka kui hierarhilist õppimist või sügavalt struktureeritud õppimist, samal ajal kui tugevdusõppel pole muud terminit.
• Süvaõpe on üks paljudest masinõppe meetoditest, samal ajal kui tugevdusõpe on üks kolmest masinõppe peamisest paradigmast.
• Süvaõpe võeti kasutusele 1986. aastal, samal ajal kui tugevdusõpe töötati välja 1980ndate lõpus.