Différence entre la neuroévolution et l'apprentissage en profondeur

L'un des objectifs les plus saisissants et les plus longs dans le domaine de l'intelligence informatique est de créer des machines intelligentes et conscientes qui peuvent imiter ou même dépasser l'intelligence humaine. Une machine intelligente peut apprendre, s'améliorer sur elle-même, puis faire son propre chemin vers l'avant. Nous avons parcouru un long chemin des bons systèmes d'IA à l'ancienne des années 1950 à la neurocomputation artificielle moderne. Aujourd'hui, ces systèmes intelligents peuvent faire toutes sortes de choses telles que analyser les images, contrôler un véhicule aérien sans pilote (UEAV), conduire votre voiture et devenir votre assistant virtuel. Les approches les plus avancées d'aujourd'hui de l'intelligence informatique sont par la neuroévolution, une approche évolutive de l'apprentissage en profondeur inspirée du cerveau humain.

Qu'est-ce que la neuroévolution?

La neuroévolution ou la neuro-évolution est un sous-champ dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, qui exploite des algorithmes évolutifs pour construire des réseaux de neurones artificiels. La neuroévolution est une approche évolutive des réseaux d'apprentissage en profondeur qui a été appliquée avec succès dans le domaine de la vie artificielle, des systèmes génératifs, du contrôle des robots et des jeux informatiques. Il décrit un processus évolutif similaire à celui qui a fait notre cerveau, sauf à l'intérieur d'un ordinateur. En fait, tout le concept a été inspiré par la structure du cerveau humain. On croyait fortement que si le cerveau humain pouvait être reproduit d'une manière ou d'une autre, cela créerait une intelligence artificielle. Le terme réseaux de neurones artificiels représentent un graphique des nœuds connectés par des liens avec chaque lien portant un poids particulier. Les nœuds ressemblent à distance à la façon dont les neurones du cerveau humain sont organisés. Les approches les plus avancées d'aujourd'hui de l'intelligence informatique se déroulent par la neuroévolution. Le concept a été largement utilisé dans le domaine des jeux.

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

Le Deep Learning est une technique d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels qui imitent le fonctionnement du cerveau humain. Prenons l'exemple de Google Translate - il traduit des paragraphes de textes ou une page entière d'une langue à une autre en quelques secondes. Ainsi, vous pouvez dire que Google Translate est basé sur le concept d'apprentissage en profondeur et de réseaux de neurones artificiels (ANN). Les ann sont une approche bio-inspirée de l'intelligence informatique et de l'apprentissage automatique. Il utilise plusieurs couches pour extraire les fonctionnalités de haut niveau à partir des données d'entrée sensorielles brutes. Il permet aux systèmes informatiques de s'améliorer avec l'expérience et les données. Il s'agit d'un type particulier de technique d'apprentissage automatique pour créer des systèmes d'IA qui peuvent fonctionner dans des environnements complexes du monde réel. Le Deep Learning représente le monde comme une hiérarchie imbriquée de concepts où chaque concept est défini en relation avec des concepts plus simples, et les représentations plus abstraites calculées en termes de moins abstraits.

Différence entre la neuroévolution et l'apprentissage en profondeur

Concept

- Le Deep Learning est une technique d'apprentissage automatique qui est un sous-ensemble d'IA et est conçue pour imiter le fonctionnement du cerveau humain en ce qui concerne le traitement des données pour une utilisation dans la reconnaissance vocale, la détection d'objets, la traduction du langage et la prise de décision. Il s'agit d'une fonction d'IA basée sur des réseaux de neurones artificiels, une approche bio-inspirée de l'intelligence informatique et de l'apprentissage automatique. La neuroévolution, en revanche, est une forme d'IA et d'apprentissage automatique qui exploite des algorithmes évolutifs pour construire des réseaux de neurones artificiels. Il s'agit d'une approche évolutive des réseaux d'apprentissage en profondeur qui ont l'intention de simplifier le processus de résolution des tâches complexes.

Fonctionnement

- Le Deep Learning représente le monde comme une hiérarchie imbriquée de concepts où chaque concept est défini en relation avec des concepts plus simples, et les représentations plus abstraites calculées en termes de moins abstraits. Il permet aux systèmes informatiques de s'améliorer avec l'expérience et les données similaires à la façon dont le cerveau humain traite les informations sous forme d'images, de texte ou de son. L'ensemble du concept de neuroévolution a été inspiré par la structure du cerveau humain - il construit des réseaux de neurones artificiels utilisant des algorithmes évolutifs. Il y a deux approches de la neuroévolution, celles qui considèrent que l'évolution des poids de connexion d'un réseau uniquement et celles qui évoluent à la fois les poids de connexion et la topologie du réseau.

Applications

- La neuroévolution a été largement utilisée dans le domaine des jeux dans des rôles tels que l'évaluation de l'espace d'action d'un jeu, modéliser les stratégies d'adversaire, modéliser l'expérience des joueurs, etc. Les applications les plus courantes incluent la robotique évolutive, la vie artificielle, les systèmes génératifs, l'apprentissage du renforcement, etc. Deep Learning utilise d'énormes réseaux de neurones pour comprendre les modèles complexes en grande quantité de données. Les applications courantes comprennent la reconnaissance d'image, la détection de fraude, les voitures autonomes, les assistants virtuels, les robots, les systèmes CRM, le traitement du langage naturel, la recherche pharmaceutique industrielle, le supercalculement, etc.

Neuroévolution vs. Apprentissage en profondeur: graphique de comparaison

Résumé

La neuroévolution et l'apprentissage en profondeur sont des approches de résolution de problèmes très distribuées et simultanées qui sont cruciales dans le succès ou l'échec de la plupart des problèmes et applications. Le concept de base derrière la neuroévolution est de produire les réseaux de neurones artificiels en utilisant des algorithmes évolutifs, un algorithme d'optimisation métaheuristique basé sur la population. Les opérateurs génétiques sont le cœur même de chaque algorithme évolutif, et les performances de tout algorithme neuroévolutionnaire en dépendent. Un algorithme évolutif utilise des mécanismes inspirés de l'évolution biologique, comme la mutation et le croisement. Deep Learning est une technique d'apprentissage automatique basée sur la structure et la fonction du cerveau humain et utilise plusieurs couches pour exploiter des caractéristiques significatives des données d'entrée sensorielles brutes.