Perbedaan antara neuroevolusi dan pembelajaran mendalam

Salah satu tujuan yang paling berjuang dan lama dalam bidang kecerdasan komputasi adalah menciptakan mesin yang cerdas dan sadar diri yang dapat meniru atau bahkan melampaui kecerdasan manusia. Mesin yang cerdas dapat belajar, meningkatkan dengan sendirinya, dan kemudian membuat jalurnya sendiri ke depan. Kami telah jauh dari sistem AI kuno yang baik tahun 1950 -an hingga neurokomputasi buatan modern. Saat ini sistem cerdas ini dapat melakukan semua jenis hal seperti menganalisis gambar, mengontrol kendaraan udara tak berawak (UAV), mengendarai mobil Anda, dan menjadi asisten virtual Anda. Pendekatan paling canggih saat ini untuk kecerdasan komputasi adalah melalui neuroevolution, pendekatan evolusioner untuk pembelajaran mendalam yang terinspirasi oleh otak manusia.

Apa itu neuroevolution?

Neuroevolution atau Neuro-Evolution adalah subbidang dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang memanfaatkan algoritma evolusi untuk membangun jaringan saraf buatan. Neuroevolution adalah pendekatan evolusioner untuk jaringan pembelajaran mendalam yang telah berhasil diterapkan dalam domain kehidupan buatan, sistem generatif, kontrol robot, dan permainan komputer. Ini menggambarkan proses evolusi yang mirip dengan yang membuat otak kita, kecuali di dalam komputer. Faktanya, seluruh konsep terinspirasi oleh struktur otak manusia. Sangat percaya bahwa jika otak manusia dapat direplikasi dalam beberapa cara, itu akan menciptakan kecerdasan buatan. Istilah jaringan saraf buatan mewakili grafik node yang dihubungkan oleh tautan dengan setiap tautan yang membawa bobot tertentu. Node dari jarak jauh menyerupai cara neuron di otak manusia diatur. Pendekatan paling canggih saat ini untuk kecerdasan komputasi adalah melalui neuroevolution. Konsep ini telah banyak digunakan dalam domain game.

Apa itu pembelajaran yang mendalam?

Deep Learning adalah teknik pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf buatan yang meniru kerja otak manusia. Mari kita ambil contoh Google Translate - itu menerjemahkan paragraf teks atau seluruh halaman dari satu bahasa ke bahasa lain dalam hitungan detik. Jadi, Anda bisa mengatakan Google Translate didasarkan pada konsep pembelajaran yang mendalam dan jaringan saraf buatan (JST). Anns adalah pendekatan bio-terinspirasi untuk kecerdasan komputasi dan pembelajaran mesin. Ini menggunakan beberapa lapisan untuk mengekstraksi fitur tingkat tinggi dari data input sensorik mentah. Ini memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan dengan pengalaman dan data. Ini adalah jenis teknik pembelajaran mesin tertentu untuk membuat sistem AI yang dapat berfungsi di lingkungan dunia nyata yang rumit. Pembelajaran mendalam mewakili dunia sebagai hierarki konsep bersarang di mana setiap konsep didefinisikan dalam kaitannya dengan konsep yang lebih sederhana, dan representasi yang lebih abstrak dihitung dalam hal yang kurang abstrak.

Perbedaan antara neuroevolusi dan pembelajaran mendalam

Konsep

- Pembelajaran mendalam adalah teknik pembelajaran mesin yang merupakan subset dari AI dan dirancang untuk meniru kerja otak manusia sehubungan dengan pemrosesan data untuk digunakan dalam pengenalan suara, deteksi objek, terjemahan bahasa, dan pengambilan keputusan. Ini adalah fungsi AI berdasarkan jaringan saraf buatan, pendekatan bio-terinspirasi untuk kecerdasan komputasi dan pembelajaran mesin. Neuroevolution, di sisi lain, adalah bentuk AI dan pembelajaran mesin yang memanfaatkan algoritma evolusi untuk membangun jaringan saraf buatan. Ini adalah pendekatan evolusioner untuk jaringan pembelajaran mendalam yang bermaksud untuk menyederhanakan proses penyelesaian tugas yang kompleks.

Bekerja

- Pembelajaran mendalam mewakili dunia sebagai hierarki konsep bersarang di mana setiap konsep didefinisikan dalam kaitannya dengan konsep yang lebih sederhana, dan representasi yang lebih abstrak dihitung dalam hal yang kurang abstrak. Ini memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan dengan pengalaman dan data yang mirip dengan bagaimana otak manusia memproses informasi dalam bentuk gambar, teks atau suara. Seluruh konsep neuroevolusi terinspirasi oleh struktur otak manusia - ia membangun jaringan saraf buatan menggunakan algoritma evolusioner. Ada dua pendekatan untuk neuroevolution, yang mempertimbangkan evolusi bobot koneksi jaringan saja dan yang mengembangkan bobot koneksi dan topologi jaringan.

Aplikasi

- Neuroevolution telah banyak digunakan dalam domain game dalam peran seperti mengevaluasi ruang aksi negara dari permainan, memodelkan strategi lawan, memodelkan pengalaman pemain, dan sebagainya. Aplikasi yang paling umum termasuk robotika evolusi, kehidupan buatan, sistem generatif, pembelajaran penguatan, dll. Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf yang sangat besar untuk memahami pola yang kompleks dalam sejumlah besar data. Aplikasi umum termasuk pengenalan gambar, deteksi penipuan, mobil self-driving, asisten virtual, bot, sistem CRM, pemrosesan bahasa alami, penelitian farmasi industri, superkomputer, dan sebagainya.

Neuroevolution vs. Pembelajaran mendalam: bagan perbandingan

Ringkasan

Baik neuroevolusi dan pembelajaran mendalam sangat terdistribusi dan pendekatan pemecahan masalah bersamaan yang sangat penting dalam keberhasilan atau kegagalan sebagian besar masalah dan aplikasi. Konsep dasar di balik neuroevolution adalah untuk menghasilkan jaringan saraf buatan dengan menggunakan algoritma evolusioner, algoritma optimasi metaheuristik berbasis populasi. Operator genetik adalah jantung dari setiap algoritma evolusi, dan kinerja algoritma neuroevolusi tergantung pada mereka. Algoritma evolusioner menggunakan mekanisme yang diilhami oleh evolusi biologis, seperti mutasi dan crossover. Deep Learning adalah teknik pembelajaran mesin berdasarkan struktur dan fungsi otak manusia dan menggunakan banyak lapisan untuk menambang fitur yang bermakna dari data input sensorik mentah.