Diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo

Tanto el aprendizaje profundo como el refuerzo están altamente asociados con el poder informático de la inteligencia artificial (IA). Son funciones autónomas de aprendizaje automático que allanan el camino para que las computadoras creen sus propios principios para encontrar soluciones. Estos dos tipos de aprendizaje también pueden coexistir en varios programas. En general, el aprendizaje profundo emplea los datos actuales, mientras que el aprendizaje de refuerzo utiliza el método de prueba y error para determinar las predicciones. Las siguientes discusiones profundizan en tales distinciones.

Que es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo también se denomina aprendizaje estructurado profundo o aprendizaje jerárquico. Esto fue introducido por primera vez en 1986 por Rina Dechter, profesora de informática. Hace uso de la información actual en los algoritmos de enseñanza para buscar patrones pertinentes que son esenciales para pronosticar datos. Dicho sistema utiliza diferentes niveles de redes neuronales artificiales similares a la composición neuronal del cerebro humano. Con la ayuda de enlaces complejos, el algoritmo puede procesar millones de información y zona en una predicción más específica.

Este tipo de aprendizaje se puede aplicar cuando los desarrolladores desearían un software para detectar el color violeta en varias imágenes. El programa se alimentaría con una serie de imágenes (por lo tanto, aprendizaje "profundo") con y sin colores violetas. A través de la agrupación, el programa podrá identificar patrones y aprender cuándo marcar un color como violeta. El aprendizaje profundo se emplea en varios programas de reconocimiento, como análisis de imágenes y tareas de pronóstico, como las predicciones de series de tiempo.

¿Qué es el aprendizaje de refuerzo??

El aprendizaje de refuerzo generalmente descubre predicciones a través de prueba y error. Con respecto a su historia desde la perspectiva de IA, se desarrolló a fines de la década de 1980; Se basó en los resultados de los experimentos con animales, conceptos sobre control óptimo y métodos de diferencia temporal. Junto con el aprendizaje supervisado y no supervisado, el refuerzo es uno de los paradigmas fundamentales en el aprendizaje automático. Como su nombre indica, el algoritmo está entrenado a través de recompensas.

Por ejemplo, la IA está desarrollada para jugar con humanos en un cierto juego móvil. Cada vez que la IA pierde, el algoritmo se revisa para maximizar su puntaje. Por lo tanto, este tipo de técnica aprende de sus errores. Después de numerosos ciclos, la IA ha evolucionado y ha mejorado para vencer a los jugadores humanos. El aprendizaje de refuerzo se aplica en varias tecnologías de vanguardia, como mejorar la robótica, la minería de texto y la atención médica.

Diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo

Técnica de aprendizaje

El aprendizaje profundo puede ejecutar el comportamiento objetivo analizando los datos existentes y aplicando lo que se aprendió a un nuevo conjunto de información. Por otro lado, el aprendizaje de refuerzo puede cambiar su respuesta adaptando comentarios continuos.

Existencia de datos

El aprendizaje profundo funciona con los datos ya existentes, ya que es imprescindible para capacitar el algoritmo. En cuanto al aprendizaje de refuerzo, es de naturaleza exploratoria y puede desarrollarse sin un conjunto de datos actual, ya que aprende a través de prueba y error.

Solicitud

El aprendizaje profundo se usa en el reconocimiento de imágenes y discursos, el pretrete de red profundo y las tareas de reducción de dimensiones. En comparación, el aprendizaje de refuerzo se utiliza para interactuar con estímulos externos con un control óptimo, como en robótica, programación de ascensores, telecomunicaciones, juegos de computadora e IA de atención médica.

También conocido como

El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje jerárquico o aprendizaje estructurado profundo, mientras que el aprendizaje de refuerzo no tiene otros términos ampliamente conocidos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje profundo es uno de los numerosos métodos de aprendizaje automático. Por otro lado, el aprendizaje de refuerzo es un área de aprendizaje automático; Es uno de los tres paradigmas fundamentales.

Cerebro humano

En comparación con el aprendizaje profundo, el aprendizaje de refuerzo está más cerca de las capacidades del cerebro humano, ya que este tipo de inteligencia se puede mejorar a través de la retroalimentación. El aprendizaje profundo es principalmente para el reconocimiento y está menos vinculado con la interacción.

Historia

El aprendizaje profundo fue introducido por primera vez en 1986 por Rina Dechter, mientras que el aprendizaje de refuerzo se desarrolló a fines de la década de 1980 en función de los conceptos de experimentos con animales, control óptimo y métodos de diferencia temporal.

Aprendizaje profundo vs aprendizaje de refuerzo

Resumen

• El aprendizaje profundo y de refuerzo son funciones autónomas de aprendizaje automático, lo que hace posible que las computadoras creen sus propios principios para encontrar soluciones.
• El aprendizaje profundo utiliza la información actual en los algoritmos de enseñanza para buscar patrones pertinentes que son esenciales para pronosticar datos.
• El aprendizaje de refuerzo generalmente descubre predicciones a través de prueba y error.
• El aprendizaje profundo aplica patrones aprendidos a un nuevo conjunto de datos, mientras que las ganancias de aprendizaje de refuerzo de los comentarios.
• El aprendizaje profundo requiere un conjunto de datos ya existente para aprender, mientras que el aprendizaje de refuerzo no necesita un conjunto de datos actual para aprender.
• La aplicación del aprendizaje profundo es con mayor frecuencia en las tareas de reconocimiento y reducción de área, mientras que el aprendizaje de refuerzo generalmente está relacionado con la interacción del entorno con un control óptimo.
• El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje jerárquico o aprendizaje estructurado profundo, mientras que el aprendizaje de refuerzo no tiene otro término.
• El aprendizaje profundo es uno de los muchos métodos de aprendizaje automático, mientras que el aprendizaje de refuerzo es uno de los tres paradigmas básicos de aprendizaje automático.
• El aprendizaje profundo se introdujo en 1986, mientras que el aprendizaje de refuerzo se desarrolló a fines de la década de 1980.