• Глубокое обучение и обучение с подкреплением — два важных прорыва в ИИ — открывают огромные возможности в повседневной жизни.
  • Глубокое обучение, как подход, основанный на данных, превосходно справляется с такими задачами, как распознавание изображений и речи, а обучение с подкреплением, опирающееся на опыт, показывает блестящие результаты в таких областях, как робототехника и игры.

Искусственный интеллект (ИИ) стал повсеместной частью нашей жизни, стимулируя прогресс в самых разных областях — от повседневной работы до развлечений. Среди множества направлений ИИ глубокое обучение и обучение с подкреплением — две ключевые области, привлекающие значительное внимание. Хотя обе относятся к машинному обучению, они сосредоточены на разных методологиях и применениях.

Что такое глубокое обучение и обучение с подкреплением?

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который использует многослойные нейронные сети для моделирования сложных закономерностей в данных; отсюда и прилагательное «глубокое». Оно в основном сосредоточено на задачах обучения с учителем, таких как классификация изображений и распознавание речи, а также на задачах обучения без учителя, например кластеризации и обнаружении аномалий. Цель глубокого обучения — позволить машинам учиться на больших объёмах данных и выявлять сложные структуры в них.

Напротив, обучение с подкреплением — это вид машинного обучения, в котором агент учится принимать решения, совершая действия в среде, чтобы максимизировать суммарное вознаграждение. Основное внимание уделяется выработке оптимальных политик для задач последовательного принятия решений. В отличие от глубокого обучения, которое обычно опирается на фиксированный набор данных, обучение с подкреплением предполагает постоянное взаимодействие со средой и адаптацию на основе нового опыта.

Как правило, модели глубокого обучения обучаются на статических наборах данных, а их производительность оценивается на отдельных тестовых наборах. Процесс обучения заключается в минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между предсказанными выходами и реальными целями. В обучении с подкреплением агент использует свой опыт для улучшения политики, то есть стратегии, которая помогает определять лучшие действия в различных ситуациях. Процесс обучения динамичен: агент постоянно адаптируется к меняющейся среде.

Одним словом, глубокое обучение по своей сути основано на данных, а обучение с подкреплением — на опыте.

Читайте также:ИИ идёт на выборы в парламент Великобритании: будущее политики?

Читайте также:Примеры использования больших данных в повседневной жизни

Применение глубокого обучения и обучения с подкреплением

Глубокое обучение широко используется в приложениях, требующих распознавания и интерпретации сложных моделей данных. К распространённым областям относятся распознавание изображений и речи, обработка естественного языка и медицинская диагностика. Например,свёрточные нейронные сети(CNN) широко применяются для задач распознавания изображений, а рекуррентные нейронные сети (RNN) — для моделирования последовательностей, таких как машинный перевод и прогнозирование временных рядов.

Обучение с подкреплением показывает отличные результаты в областях, связанных с принятием решений в условиях неопределённости и последовательными решениями. Среди заметных применений — робототехника, игры, такие какAlphaGo, и автономное вождение. Алгоритмы обучения с подкреплением позволяют роботам осваивать задачи методом проб и ошибок, а ИИ-агентам — овладевать сложными играми, играя против самих себя или других.

Производительность моделей глубокого обучения обычно оценивается с помощью метрик, измеряющих точность предсказаний, precision, recall и т. д. Эти метрики помогают определить, насколько хорошо модель обобщается на новые, ранее не виденные данные. В обучении с подкреплением оценочные метрики сосредоточены на суммарном вознаграждении, качестве политики и сходимости функции ценности или политики. Цель — максимизировать общее вознаграждение с течением времени, что указывает на оптимальность решений агента.

Хотя и глубокое обучение, и обучение с подкреплением необходимы для прогресса ИИ, они служат разным целям и используют разные методологии. Глубокое обучение превосходно справляется с задачами распознавания закономерностей на статических наборах данных, тогда как обучение с подкреплением эффективно в динамических средах, требующих последовательного принятия решений.