Perbedaan antara pembelajaran dalam dan pembelajaran penguatan

Pembelajaran dalam dan penguatan sangat terkait dengan kekuatan komputasi kecerdasan buatan (AI). Mereka adalah fungsi pembelajaran mesin otonom yang membuka jalan bagi komputer untuk membuat prinsip mereka sendiri dalam menghasilkan solusi. Dua jenis pembelajaran ini juga dapat hidup berdampingan dalam beberapa program. Secara umum, pembelajaran mendalam menggunakan data saat ini sementara pembelajaran penguatan menggunakan metode coba -coba dalam mencari tahu prediksi. Diskusi berikut selanjutnya mempelajari perbedaan seperti itu.

Apa itu pembelajaran yang mendalam?

Pembelajaran mendalam juga disebut sebagai pembelajaran terstruktur yang mendalam atau pembelajaran hierarkis. Ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1986 oleh Rina Dechter, seorang profesor ilmu komputer. Itu memanfaatkan informasi saat ini dalam algoritma pengajaran untuk mencari pola terkait yang penting dalam peramalan data. Sistem seperti itu menggunakan berbagai tingkat jaringan saraf buatan yang mirip dengan riasan neuron otak manusia. Dengan bantuan tautan kompleks, algoritma mungkin dapat memproses jutaan informasi dan zona pada prediksi yang lebih spesifik.

Pembelajaran semacam ini dapat diterapkan ketika pengembang ingin perangkat lunak melihat warna ungu pada berbagai gambar. Program kemudian akan diberi makan dengan sejumlah gambar (karenanya, pembelajaran "mendalam") dengan dan tanpa warna ungu. Melalui pengelompokan, program ini akan dapat mengidentifikasi pola dan belajar kapan harus menandai warna sebagai violet. Pembelajaran mendalam digunakan dalam berbagai program pengakuan seperti analisis gambar dan tugas peramalan seperti dalam prediksi deret waktu.

Apa itu Pembelajaran Penguatan?

Pembelajaran penguatan umumnya mencari prediksi melalui coba -coba. Mengenai sejarahnya dari perspektif AI, itu dikembangkan pada akhir 1980 -an; Itu didasarkan pada hasil percobaan hewan, konsep tentang kontrol optimal, dan metode perbedaan temporal. Bersamaan dengan pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi, penguatan adalah salah satu paradigma mendasar dalam pembelajaran mesin. Seperti namanya, algoritma ini dilatih melalui hadiah.

Misalnya, AI dikembangkan untuk bermain dengan manusia dalam game mobile tertentu. Setiap kali AI kalah, algoritma direvisi untuk memaksimalkan skornya. Dengan demikian, teknik semacam ini belajar dari kesalahannya. Setelah banyak siklus, AI telah berevolusi dan menjadi lebih baik dalam mengalahkan pemain manusia. Pembelajaran penguatan diterapkan dalam berbagai teknologi canggih seperti meningkatkan robotika, penambangan teks, dan perawatan kesehatan.

Perbedaan antara pembelajaran dalam dan pembelajaran penguatan

Teknik belajar

Pembelajaran mendalam dapat menjalankan perilaku target dengan menganalisis data yang ada dan menerapkan apa yang dipelajari pada serangkaian informasi baru. Di sisi lain, pembelajaran penguatan dapat mengubah responsnya dengan menyesuaikan umpan balik yang berkelanjutan.

Keberadaan data

Pembelajaran mendalam bekerja dengan data yang sudah ada karena sangat penting dalam melatih algoritma. Adapun pembelajaran penguatan, itu bersifat eksplorasi dan dapat dikembangkan tanpa kumpulan data saat ini saat dipelajari melalui coba -coba.

Aplikasi

Pembelajaran mendalam digunakan dalam pengenalan gambar dan ucapan, pretraining jaringan yang dalam, dan tugas pengurangan dimensi. Sebagai perbandingan, pembelajaran penguatan digunakan dalam berinteraksi dengan rangsangan eksternal dengan kontrol optimal seperti dalam robotika, penjadwalan lift, telekomunikasi, permainan komputer, dan AI perawatan kesehatan.

Juga dikenal sebagai

Pembelajaran mendalam juga dikenal sebagai pembelajaran hierarkis atau pembelajaran terstruktur yang mendalam sementara pembelajaran penguatan tidak memiliki istilah lain yang diketahui secara luas.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mendalam adalah salah satu di antara banyak metode pembelajaran mesin. Di sisi lain, pembelajaran penguatan adalah bidang pembelajaran mesin; Ini adalah salah satu dari tiga paradigma mendasar.

Otak manusia

Dibandingkan dengan pembelajaran yang mendalam, pembelajaran penguatan lebih dekat dengan kemampuan otak manusia karena kecerdasan semacam ini dapat ditingkatkan melalui umpan balik. Pembelajaran mendalam terutama untuk pengakuan dan kurang terkait dengan interaksi.

Sejarah

Deep Learning pertama kali diperkenalkan pada tahun 1986 oleh Rina Dechter sementara pembelajaran penguatan dikembangkan pada akhir 1980-an berdasarkan konsep eksperimen hewan, kontrol optimal, dan metode perbedaan temporal.

Pembelajaran pembelajaran vs penguatan yang mendalam

Ringkasan

• Pembelajaran yang dalam dan penguatan adalah fungsi pembelajaran mesin otonom yang memungkinkan komputer membuat prinsip mereka sendiri dalam menghasilkan solusi.
• Pembelajaran mendalam memanfaatkan informasi saat ini dalam algoritma pengajaran untuk mencari pola terkait yang penting dalam peramalan data.
• Pembelajaran penguatan umumnya mencari prediksi melalui coba -coba.
• Pembelajaran mendalam menerapkan pola yang dipelajari pada serangkaian data baru saat penguatan keuntungan dari umpan balik.
• Pembelajaran mendalam membutuhkan kumpulan data yang sudah ada untuk belajar sementara pembelajaran penguatan tidak memerlukan kumpulan data saat ini untuk belajar.
• Penerapan pembelajaran mendalam lebih sering pada tugas pengakuan dan pengurangan area sementara pembelajaran penguatan biasanya terkait dengan interaksi lingkungan dengan kontrol optimal.
• Pembelajaran mendalam juga dikenal sebagai pembelajaran hierarkis atau pembelajaran terstruktur yang mendalam sementara pembelajaran penguatan tidak memiliki istilah lain.
• Pembelajaran mendalam adalah salah satu dari banyak metode pembelajaran mesin sementara pembelajaran penguatan adalah salah satu di antara tiga paradigma pembelajaran mesin dasar.
• Deep Learning diperkenalkan pada tahun 1986 sementara pembelajaran penguatan dikembangkan pada akhir 1980 -an.