: 2 de febrero de 2022
Cuando se trata de IA, el aprendizaje automático se ve como parte de él. El aprendizaje automático es el estudio de algoritmo informático que mejora automáticamente mediante el uso y la experiencia de los datos. Su algoritmo generalmente construye un modelo basado en datos de muestra o conocidos como datos de capacitación.
Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una variedad de aplicaciones, por ejemplo, filtrado de correo electrónico, visión por computadora, medicina y reconocimiento de voz. El aprendizaje profundo y de refuerzo es dos de los algoritmos que se incluyen en el aprendizaje automático. En este artículo, el enfoque principal es diferenciar el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo.
Aprendizaje profundo versus aprendizaje de refuerzo
La principal diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo son sus técnicas de aprendizaje. Con la ayuda de un conjunto de capacitación y aplicando aún más que aprender a un nuevo conjunto de datos se llama aprendizaje profundo. Por otro lado, el aprendizaje de refuerzo se puede realizar mediante el ajuste de acción basado en comentarios continuos para maximizar una recompensa.
El aprendizaje profundo enseña a las computadoras a hacer lo que viene a los humanos de forma natural: aprender con el ejemplo. Es una tecnología clave en la parte trasera de los automóviles sin conductor, desde una farola para distinguir a un peatón, o permitirles encontrar una señal de alto. Es la clave en los dispositivos consumidores ’ para controlar la voz, como tabletas, altavoces manos libres, televisores y teléfonos.
El aprendizaje de cumplimiento está tomando las medidas adecuadas en una situación particular para maximizar la recompensa. Es empleado por varias máquinas y software para encontrar la mejor ruta o comportamiento posible que debe tomar en una situación particular. La decisión es independiente en el aprendizaje de refuerzo, por lo que se dan etiquetas a las secuencias de decisiones dependientes.
Tabla de comparación entre aprendizaje profundo y aprendizaje de refuerzo
Parámetros de comparación Aprendizaje profundo 1945 Existencia de datos Ya se requiere un conjunto de datos para aprender Como es exploratorio, no necesita un conjunto de datos actual para aprender Utilización En el reconocimiento de voz e imagen, tarea de reducción de dimensión, y preentrenamiento de redes profundas. En telecomunicaciones, robótica, juegos de computadora, programación de ascensores y IA de atención médica.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es un tipo de IA y aprendizaje automático que imita la forma en que los humanos obtienen ciertos tipos de conocimiento. Cuando se trata de ciencia de datos, el aprendizaje profundo es un elemento vital que consiste en modelos predictivos y estadísticas. Para los científicos de datos, el aprendizaje profundo es extremadamente beneficioso y tiene la tarea de interpretar la recopilación y el análisis de datos.
A través de una combinación de entradas de datos, sesgos y pesos, redes neuronales artificiales de aprendizaje profundo o redes neuronales, intenta imitar el cerebro humano. Los algoritmos en el aprendizaje automático tradicional son lineales, mientras que los algoritmos de aprendizaje profundo se apilan en una jerarquía de creciente abstracción y complejidad.
El aprendizaje profundo utilizando programas de computadora pasa por el proceso exacto a medida que el niño aprende a identificar al gato. En la jerarquía, cada algoritmo aplica una transformación de no lineal a su entrada. Luego usa lo que aprende para la creación de un modelo estadístico como resultado.
A menos que la salida haya alcanzado un nivel de precisión que sea aceptable hasta que continúen las iteraciones. Las capas en el aprendizaje profundo permitieron ser heterogéneas, así como desviarse ampliamente de los modelos de coneccionistas biológicamente informados en aras de la capacidad de capacitación, la eficiencia y la comprensibilidad.
¿Qué es el aprendizaje de refuerzo?
El aprendizaje de cumplimiento generalmente realiza las acciones para maximizar las recompensas. En términos simples, el aprendizaje se realiza haciendo algo para lograr consecuencias en los mejores términos. Esto es como aprender cosas como andar en bicicleta en las que aprendemos al caer al principio.
Con los comentarios del usuario, lo que falló y lo que funcionó horas extras para afinar la acción, y agarrar para andar en bicicleta. Al igual que estas computadoras usan el aprendizaje del refuerzo y prueban acciones distintivas, a través de los comentarios, aprenden y finalmente refuerzan las acciones trabajadas.
Por ejemplo, su algoritmo se modifica y reelabora de forma autónoma en muchas iteraciones a menos que se tomen decisiones a través de las cuales se entregan los mejores resultados. Aprender a caminar es una de las instancias del algoritmo, a saber, el aprendizaje de refuerzo. Al principio, un robot que es lo suficientemente grande y cae intenta dar un paso adelante.
El resultado de la caída es un punto de datos que es un gran paso que el sistema responde al aprendizaje de refuerzo. Porque la caída es un resultado que funcionó como retroalimentación negativa utilizada para ajustar el sistema para intentar un paso más pequeño. Finalmente, el robot es capaz de avanzar.
Diferencias principales entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo
- Cuando se trata de enseñanzas de algoritmos, el aprendizaje profundo utiliza la información actual para buscar patrones pertinentes. Por el contrario, el aprendizaje de refuerzo generalmente calcula las predicciones por error y prueba.
- La aplicación de aprendizaje profundo es más frecuente en el reconocimiento y las tareas con reducción de área. Por otro lado, el aprendizaje de refuerzo generalmente está relacionado con la interacción del entorno con un control óptimo.
- En términos de ejemplos, el sistema de fraude de tarjetas de crédito de Amazon es el caso del aprendizaje profundo en el que se construyen redes neuronales utilizando los datos obtenidos de las compras de tarjetas de crédito en línea. Por el contrario, un robot andante es una instancia de aprendizaje de refuerzo en el que las acciones se definen por qué tan alto debe levantar la pierna.
- El aprendizaje profundo generalmente está menos asociado con la interacción. En comparación, el aprendizaje de refuerzo está más cerca de las capacidades del cerebro humano, ya que a través de la retroalimentación se puede mejorar este tipo de inteligencia.
- Las técnicas de aprendizaje incluidas en el aprendizaje profundo están analizando los datos que ya existen y el aprendizaje aplicado a un nuevo conjunto de datos. En contraste, las técnicas de aprendizaje de refuerzo incluyen aprender de los errores y maximizar las recompensas.
Síntesis
Se puede concluir que el aprendizaje profundo y de refuerzo está altamente relacionado con el aprendizaje informático de la inteligencia artificial. El origen se remonta a 1986 del aprendizaje profundo que fue introducido por Rina Dechter. En contraste, el origen del aprendizaje de refuerzo se remonta a fines de la década de 1980, que fue introducido por Richard Bellman.
La utilización del aprendizaje profundo se realiza en el reconocimiento de voz e imagen, la tarea de reducción de dimensiones y la preentrenamiento de redes profundas. Por el contrario, el aprendizaje de refuerzo se puede utilizar en telecomunicaciones, robótica, juegos de computadora, programación de ascensores y IA de atención médica. El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje jerárquico o estructurado profundo, mientras que no hay otro término para el aprendizaje de refuerzo.
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=omivDQAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=deep+learning+&ots=MNQ_ipnCSR&sig=yeqmpT4zod7fgti0YqbcLj7nmik
- https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=uWV0DwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR7&dq=reinforcement+learning+&ots=mirEv1Z4o6&sig=zsp-E9V5ghtGvtAhaGwlCkbqJCM
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