Différence entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage du renforcement

L'apprentissage en profondeur et en renforcement sont fortement associés à la puissance de calcul de l'intelligence artificielle (IA). Ce sont des fonctions d'apprentissage automatique autonomes qui ouvrent la manière que les ordinateurs créent leurs propres principes pour trouver des solutions. Ces deux types d'apprentissage peuvent également coexister dans plusieurs programmes. Généralement, Deep Learning utilise les données actuelles tandis que l'apprentissage du renforcement utilise la méthode des essais et erreurs pour trouver des prévisions. Les discussions suivantes se plongent davantage dans de telles distinctions.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

Le Deep Learning est également qualifié d'apprentissage structuré profond ou d'apprentissage hiérarchique. Cela a été introduit pour la première fois en 1986 par Rina Dechter, professeur d'informatique. Il utilise les informations actuelles dans les algorithmes d'enseignement pour rechercher des modèles pertinents qui sont essentiels pour prévoir les données. Un tel système utilise différents niveaux de réseaux de neurones artificiels similaires à la composition neuronale du cerveau humain. À l'aide de liens complexes, l'algorithme peut être en mesure de traiter des millions d'informations et de zone dans une prédiction plus spécifique.

Ce type d'apprentissage peut être appliqué lorsque les développeurs souhaiteraient qu'un logiciel repére la couleur violet sur diverses images. Le programme serait alors nourri avec un certain nombre d'images (d'où l'apprentissage «profond») avec et sans couleurs violet. Grâce au clustering, le programme sera en mesure d'identifier les motifs et d'apprendre quand signaler une couleur comme violet. Deep Learning est utilisé dans divers programmes de reconnaissance tels que les analyses d'image et les tâches de prévision telles que les prévisions de séries chronologiques.

Qu'est-ce que l'apprentissage du renforcement?

L'apprentissage du renforcement trouve généralement les prévisions par essais et erreurs. En ce qui concerne son histoire du point de vue de l'IA, il a été développé à la fin des années 80; Il était basé sur les résultats des expériences animales, des concepts sur le contrôle optimal et les méthodes de différence temporelle. Parallèlement à l'apprentissage supervisé et non surveillé, le renforcement est l'un des paradigmes fondamentaux de l'apprentissage automatique. Comme son nom l'indique, l'algorithme est formé à travers des récompenses.

Par exemple, l'IA est développée pour jouer avec les humains dans un certain jeu mobile. Chaque fois que l'IA perd, l'algorithme est révisé pour maximiser son score. Ainsi, ce type de technique apprend de ses erreurs. Après de nombreux cycles, l'IA a évolué et est devenu meilleur pour battre les joueurs humains. L'apprentissage du renforcement est appliqué dans diverses technologies de pointe telles que l'amélioration de la robotique, l'exploitation de texte et les soins de santé.

Différence entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage du renforcement

Technique d'apprentissage

Deep Learning est en mesure d'exécuter le comportement cible en analysant les données existantes et en appliquant ce qui a été appris à un nouvel ensemble d'informations. D'un autre côté, l'apprentissage du renforcement est capable de modifier sa réponse en adaptant une rétroaction continue.

Existence de données

Deep Learning fonctionne avec des données déjà existantes car il est impératif de former l'algorithme. Quant à l'apprentissage du renforcement, il est de nature exploratoire et il peut être développé sans un ensemble de données actuel au fur et à mesure qu'il apprend via des essais et des erreurs.

Application

Le Deep Learning est utilisé dans la reconnaissance de l'image et de la parole, la pré-entraînement du réseau profond et les tâches de réduction des dimensions. En comparaison, l'apprentissage du renforcement est utilisé pour interagir avec des stimuli externes avec un contrôle optimal, comme en robotique, la planification des ascenseurs, les télécommunications, les jeux informatiques et l'IA de soins de santé.

Aussi connu sous le nom

Le Deep Learning est également connu sous le nom d'apprentissage hiérarchique ou d'apprentissage structuré profond tandis que l'apprentissage du renforcement n'a pas d'autres termes largement connus.

Apprentissage automatique

Le Deep Learning est l'une des nombreuses méthodes d'apprentissage automatique. D'un autre côté, l'apprentissage du renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique; C'est l'un des trois paradigmes fondamentaux.

Cerveau humain

Par rapport à l'apprentissage en profondeur, l'apprentissage du renforcement est plus proche des capacités du cerveau humain car ce type d'intelligence peut être amélioré grâce à des commentaires. Le Deep Learning est principalement pour la reconnaissance et il est moins lié à l'interaction.

Histoire

Deep Learning a été introduit pour la première fois en 1986 par Rina Dechter tandis que l'apprentissage par renforcement a été développé à la fin des années 80 sur la base des concepts d'expériences animales, de contrôle optimal et de méthodes de différence temporelle.

Apprentissage en profondeur vs apprentissage du renforcement

Résumé

• L'apprentissage profond et en renforcement sont des fonctions d'apprentissage automatique autonomes, ce qui permet aux ordinateurs de créer leurs propres principes pour trouver des solutions.
• Deep Learning utilise les informations actuelles dans les algorithmes d'enseignement pour rechercher des modèles pertinents qui sont essentiels pour prévoir les données.
• L'apprentissage du renforcement trouve généralement les prévisions par essais et erreurs.
• Deep Learning applique des modèles appris à un nouvel ensemble de données tout en renforçant l'apprentissage des commentaires à partir des commentaires.
• Le deep Learning nécessite un ensemble de données déjà existant pour apprendre tandis que l'apprentissage du renforcement n'a pas besoin d'un ensemble de données actuel pour apprendre.
• L'application de l'apprentissage en profondeur est plus souvent sur la reconnaissance et les tâches de réduction des zones tandis que l'apprentissage du renforcement est généralement lié à l'interaction de l'environnement avec un contrôle optimal.
• Le Deep Learning est également connu sous le nom d'apprentissage hiérarchique ou d'apprentissage structuré profond tandis que l'apprentissage du renforcement n'a pas d'autre terme.
• Le deep Learning est l'une des nombreuses méthodes d'apprentissage automatique tandis que l'apprentissage du renforcement est l'un des trois paradigmes d'apprentissage automatique de base.
• Le deep Learning a été introduit en 1986 tandis que l'apprentissage du renforcement a été développé à la fin des années 1980.