Unterschied zwischen tiefem Lernen und Verstärkungslernen

Sowohl tiefes als auch Verstärkungslernen sind in hohem Maße mit der Computerkraft der künstlichen Intelligenz (AI) verbunden. Sie sind autonome Funktionen für maschinelles Lernen, die den Computern den Weg ebnen, um ihre eigenen Prinzipien zu erstellen, um Lösungen zu finden. Diese beiden Arten des Lernens können auch in mehreren Programmen koexistieren. Im Allgemeinen verwendet Deep Learning aktuelle Daten, während das Verstärkungslernen die Versuchs- und Fehlermethode verwendet, um Vorhersagen herauszufinden. Die folgenden Diskussionen befassen sich weiter in solche Unterschiede.

Was ist tiefes Lernen?

Deep Learning wird auch als tiefes strukturiertes Lernen oder hierarchisches Lernen bezeichnet. Dies wurde 1986 von Rina DeCHER, einem Professor für Informatik. Es nutzt aktuelle Informationen in Lehralgorithmen, um nach relevanten Mustern zu suchen, die für die Vorhersage von Daten wesentlich sind. Ein solches System nutzt verschiedene Ebenen künstlicher neuronaler Netze, ähnlich dem neuronalen Make -up des menschlichen Gehirns. Mit Hilfe komplexer Verbindungen kann der Algorithmus möglicherweise Millionen von Informationen und Zonen in einer spezifischeren Vorhersage verarbeiten.

Diese Art des Lernens kann angewendet werden, wenn Entwickler möchten, dass eine Software den Farbviolett auf verschiedenen Bildern erkennen soll. Das Programm würde dann mit einer Reihe von Bildern (daher „tiefes“ Lernen) mit und ohne violette Farben gefüttert werden. Durch Clustering kann das Programm Muster identifizieren und lernen, wann eine Farbe als Violett gekennzeichnet werden soll. Deep Learning wird in verschiedenen Erkennungsprogrammen wie Bildanalysen und Prognoseaufgaben wie in Zeitreihenvorhersagen eingesetzt.

Was ist Verstärkungslernen??

Das Verstärkungslernen ermittelt im Allgemeinen Vorhersagen durch Versuch und Irrtum. In Bezug auf seine Geschichte aus der KI -Sicht wurde es Ende der 1980er Jahre entwickelt; Es basierte auf den Ergebnissen von Tierversuche, Konzepten zur optimalen Kontrolle und der Temporal-Differenz-Methoden. Neben dem überwachten und unbeaufsichtigten Lernen ist Verstärkung eines der grundlegenden Paradigmen im maschinellen Lernen. Wie der Name schon sagt, wird der Algorithmus durch Belohnungen trainiert.

Zum Beispiel wurde KI entwickelt, um in einem bestimmten Handyspiel mit Menschen zu spielen. Jedes Mal, wenn die KI verliert, wird der Algorithmus überarbeitet, um ihre Punktzahl zu maximieren. Somit lernt diese Art von Technik aus ihren Fehlern. Nach zahlreichen Zyklen hat sich die KI weiterentwickelt und hat sich besser dazu gebracht, menschliche Spieler zu schlagen. Das Verstärkungslernen wird in verschiedenen hochmodernen Technologien wie Verbesserung der Robotik, des Textabbaus und des Gesundheitswesens angewendet.

Unterschied zwischen tiefem Lernen und Verstärkungslernen

Lerntechnik

Deep Learning kann das Zielverhalten ausführen, indem vorhandene Daten analysiert und das, was gelernt wurde. Andererseits kann das Verstärkungslernen seine Reaktion ändern, indem sie kontinuierliches Feedback anpasst.

Existenz von Daten

Deep Learning funktioniert mit bereits vorhandenen Daten, da es bei der Ausbildung des Algorithmus unerlässlich ist. Das Verstärkungslernen ist explorativ und kann ohne aktuellen Datensatz entwickelt werden, wie es durch Versuch und Irrtum lernt.

Anwendung

Deep Learning wird bei Bild- und Spracherkennung, Tiefnetzwerk -Vorab- und Dimensionsreduktionsaufgaben verwendet. Im Vergleich dazu wird das Verstärkungslernen bei der Interaktion mit externen Reizen mit optimaler Kontrolle verwendet, z.

Auch bekannt als

Deep Learning wird auch als hierarchisches Lernen oder tiefes strukturiertes Lernen bezeichnet, während Verstärkungslernen keine anderen weithin bekannten Begriffe hat.

Maschinelles Lernen

Deep Learning ist eines der zahlreichen Methoden für maschinelles Lernen. Andererseits ist Verstärkungslernen ein Bereich des maschinellen Lernens. Es ist eines der drei grundlegenden Paradigmen.

Menschliches Gehirn

Im Vergleich zum tiefen Lernen liegt das Lernen des Verstärkers näher an den Fähigkeiten des menschlichen Gehirns, da diese Art von Intelligenz durch Feedback verbessert werden kann. Deep Learning dient hauptsächlich zur Erkennung und ist weniger mit der Interaktion verbunden.

Geschichte

Deep Learning wurde erstmals 1986 von Rina DeChter eingeführt, während in den späten 1980er Jahren das Verstärkungslernen entwickelt wurde.

Deep Learning vs Verstärkung Lernen

Zusammenfassung

• Tiefes und Verstärkungslernen sind autonome Funktionen für maschinelles Lernen, die es Computern ermöglichen, ihre eigenen Prinzipien bei der Erstellung von Lösungen zu erstellen.
• Deep Learning nutzt aktuelle Informationen im Unterricht von Algorithmen, um nach relevanten Mustern zu suchen, die für die Vorhersage von Daten wesentlich sind.
• Das Verstärkungslernen ermittelt im Allgemeinen Vorhersagen durch Versuch und Irrtum.
• Deep Learning wendet erlernte Muster auf einen neuen Datensatz an, während Verstärkungslernen aus dem Feedback gewinnt.
• Deep Learning erfordert einen bereits vorhandenen Datensatz, um zu lernen, während Verstärkungslernen kein aktueller Datensatz benötigt, um zu lernen.
• Die Anwendung von Deep Learning ist häufiger bei Aufgaben zur Erkennung und Reduzierung der Bereiche, während die Verstärkungslernen in der Regel mit der Umweltinteraktion mit einer optimalen Kontrolle verbunden ist.
• Deep Learning wird auch als hierarchisches Lernen oder tief strukturiertes Lernen bezeichnet, während Verstärkungslernen keinen anderen Begriff hat.
• Deep Learning ist eine der vielen Methoden für maschinelles Lernen, während die Verstärkungslernen eines der drei grundlegenden Paradigmen für maschinelles Lernen gehört.
• Deep Learning wurde 1986 eingeführt, während Ende der 1980er Jahre Verstärkungslernen entwickelt wurde.