Diferença entre aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço

Tanto o aprendizado profundo quanto o de reforço estão altamente associados ao poder computacional da inteligência artificial (IA). São funções autônomas de aprendizado de máquina que abrem caminho para que os computadores criem seus próprios princípios na busca de soluções. Esses dois tipos de aprendizado também podem coexistir em vários programas. Geralmente, o aprendizado profundo emprega dados atuais, enquanto o aprendizado por reforço utiliza o método de tentativa e erro para descobrir previsões. As discussões a seguir aprofundam essas distinções.

O que é Deep Learning?

O aprendizado profundo também é denominado aprendizado estruturado profundo ou aprendizado hierárquico. Isso foi introduzido pela primeira vez em 1986 por Rina Dechter, professora de ciência da computação. Utiliza as informações atuais no ensino de algoritmos para procurar padrões pertinentes que são essenciais na previsão de dados. Esse sistema utiliza diferentes níveis de redes neurais artificiais semelhantes à composição neuronal do cérebro humano. Com o auxílio de links complexos, o algoritmo pode processar milhões de informações e se concentrar em uma previsão mais específica.

Esse tipo de aprendizado pode ser aplicado quando os desenvolvedores desejam que um software identifique a cor violeta em várias fotos. O programa seria então alimentado com várias imagens (por isso, aprendizado "profundo") com e sem cores violetas. Através do agrupamento, o programa poderá identificar padrões e aprender quando sinalizar uma cor como violeta. O aprendizado profundo é empregado em vários programas de reconhecimento, como análises de imagem e tarefas de previsão, como nas previsões de séries temporais.

O que é Aprendizado por Reforço?

O aprendizado por reforço geralmente descobre previsões por tentativa e erro. Em relação à sua história da perspectiva da IA, ela foi desenvolvida no final dos anos 80; foi baseado nos resultados de experimentos com animais, conceitos sobre controle ótimo e métodos de diferença temporal. Além do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o reforço é um dos paradigmas fundamentais do aprendizado de máquina. Como o próprio nome sugere, o algoritmo é treinado através de recompensas.

Por exemplo, a IA é desenvolvida para jogar com humanos em um determinado jogo para celular. Toda vez que a IA perde, o algoritmo é revisado para maximizar sua pontuação. Assim, esse tipo de técnica aprende com seus erros. Após numerosos ciclos, a IA evoluiu e se tornou melhor ao derrotar jogadores humanos. O aprendizado por reforço é aplicado em várias tecnologias de ponta, como melhoria da robótica, mineração de texto e assistência médica.

Diferença entre Aprendizagem Profunda e Aprendizagem por Reforço

Técnica de Aprendizagem

O aprendizado profundo é capaz de executar o comportamento-alvo analisando os dados existentes e aplicando o que foi aprendido a um novo conjunto de informações. Por outro lado, o aprendizado por reforço é capaz de mudar sua resposta adaptando o feedback contínuo.

Existência de dados

O aprendizado profundo trabalha com dados já existentes, pois é imprescindível no treinamento do algoritmo. Quanto ao aprendizado por reforço, ele é de natureza exploratória e pode ser desenvolvido sem um conjunto de dados atual, conforme é aprendido por tentativa e erro..

Inscrição

O aprendizado profundo é usado em tarefas de reconhecimento de imagem e fala, pré-treinamento profundo da rede e redução de dimensão. Em comparação, o aprendizado por reforço é utilizado na interação com estímulos externos com controle ideal, como em robótica, programação de elevadores, telecomunicações, jogos de computador e IA de assistência médica.

Também conhecido como

O aprendizado profundo também é conhecido como aprendizado hierárquico ou aprendizado estruturado profundo, enquanto o aprendizado por reforço não tem outros termos amplamente conhecidos.

Machine Learning

O aprendizado profundo é um dos vários métodos de aprendizado de máquina. Por outro lado, o aprendizado por reforço é uma área do aprendizado de máquina; é um dos três paradigmas fundamentais.

Cérebro humano

Em comparação com o aprendizado profundo, o aprendizado por reforço está mais próximo das capacidades do cérebro humano, pois esse tipo de inteligência pode ser aprimorado através do feedback. A aprendizagem profunda é principalmente para reconhecimento e está menos ligada à interação.

História

O aprendizado profundo foi introduzido pela primeira vez em 1986 por Rina Dechter, enquanto o aprendizado por reforço foi desenvolvido no final dos anos 80 com base nos conceitos de experimentos com animais, controle ótimo e métodos de diferença temporal..

Aprendizagem Profunda vs Aprendizagem por Reforço

Sumário

• Aprendizado profundo e por reforço são funções autônomas de aprendizado de máquina, o que possibilita aos computadores criar seus próprios princípios na criação de soluções.
• O aprendizado profundo faz uso das informações atuais no ensino de algoritmos para procurar padrões pertinentes que são essenciais na previsão de dados.
• O aprendizado por reforço geralmente descobre previsões por tentativa e erro.
• O aprendizado profundo aplica padrões aprendidos a um novo conjunto de dados, enquanto o aprendizado por reforço ganha com o feedback.
• O aprendizado profundo exige um conjunto de dados já existente para aprender, enquanto o aprendizado por reforço não precisa de um conjunto de dados atual para aprender.
• A aplicação da aprendizagem profunda é mais frequente nas tarefas de reconhecimento e redução de área, enquanto a aprendizagem por reforço geralmente está ligada à interação do ambiente com controle ideal.
• O aprendizado profundo também é conhecido como aprendizado hierárquico ou aprendizado estruturado profundo, enquanto o aprendizado por reforço não tem outro termo.
• O aprendizado profundo é um dos muitos métodos de aprendizado de máquina, enquanto o aprendizado por reforço é um dos três paradigmas básicos de aprendizado de máquina.
• O aprendizado profundo foi introduzido em 1986, enquanto o aprendizado por reforço foi desenvolvido no final dos anos 80.