Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran tetulang

Kedua -dua pembelajaran dalam dan pengukuhan sangat dikaitkan dengan kuasa pengkomputeran kecerdasan buatan (AI). Mereka adalah fungsi pembelajaran mesin autonomi yang membuka jalan bagi komputer untuk mewujudkan prinsip mereka sendiri dalam datang dengan penyelesaian. Kedua -dua jenis pembelajaran ini juga mungkin wujud bersama dalam beberapa program. Umumnya, pembelajaran mendalam menggunakan data semasa semasa pembelajaran tetulang menggunakan kaedah percubaan dan kesilapan dalam memikirkan ramalan. Perbincangan berikut selanjutnya menyelidiki perbezaan tersebut.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Pembelajaran yang mendalam juga disebut sebagai pembelajaran berstruktur yang mendalam atau pembelajaran hierarki. Ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1986 oleh Rina Dechter, seorang profesor sains komputer. Ia menggunakan maklumat semasa dalam algoritma pengajaran untuk mencari corak yang penting yang penting dalam meramalkan data. Sistem sedemikian menggunakan pelbagai tahap rangkaian saraf buatan yang serupa dengan solek neuron otak manusia. Dengan bantuan pautan kompleks, algoritma mungkin dapat memproses berjuta -juta maklumat dan zon dalam ramalan yang lebih spesifik.

Pembelajaran semacam ini boleh digunakan apabila pemaju mahu perisian untuk melihat warna ungu pada pelbagai gambar. Program ini kemudiannya akan diberi makan dengan beberapa imej (oleh itu, pembelajaran "mendalam") dengan dan tanpa warna Violet. Melalui clustering, program ini akan dapat mengenal pasti corak dan belajar bila bendera warna sebagai Violet. Pembelajaran Deep digunakan dalam pelbagai program pengiktirafan seperti analisis imej dan tugas ramalan seperti ramalan siri masa.

Apakah pembelajaran tetulang?

Pembelajaran Pengukuhan secara amnya memaparkan ramalan melalui percubaan dan kesilapan. Mengenai sejarahnya dari perspektif AI, ia dibangunkan pada akhir 1980 -an; Ia berdasarkan hasil eksperimen haiwan, konsep mengenai kawalan optimum, dan kaedah temporal perbezaan. Di samping pembelajaran yang diawasi dan tidak diselia, tetulang adalah salah satu paradigma asas dalam pembelajaran mesin. Seperti namanya, algoritma dilatih melalui ganjaran.

Contohnya, AI dibangunkan untuk bermain dengan manusia dalam permainan mudah alih tertentu. Setiap kali AI kehilangan, algoritma disemak semula untuk memaksimumkan skornya. Oleh itu, teknik semacam ini belajar dari kesilapannya. Selepas banyak kitaran, AI telah berkembang dan menjadi lebih baik dalam mengalahkan pemain manusia. Pembelajaran pengukuhan digunakan dalam pelbagai teknologi canggih seperti meningkatkan robotik, perlombongan teks, dan penjagaan kesihatan.

Perbezaan antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran tetulang

Teknik Pembelajaran

Pembelajaran Deep dapat melaksanakan tingkah laku sasaran dengan menganalisis data sedia ada dan menerapkan apa yang dipelajari untuk satu set maklumat baru. Sebaliknya, pembelajaran tetulang dapat mengubah tindak balasnya dengan menyesuaikan maklum balas yang berterusan.

Kewujudan data

Pembelajaran Deep berfungsi dengan data yang sudah ada kerana ia adalah penting dalam melatih algoritma. Bagi pembelajaran tetulang, ia bersifat penerokaan dan ia boleh dibangunkan tanpa set data semasa kerana ia belajar melalui percubaan dan kesilapan.

Permohonan

Pembelajaran Deep digunakan dalam Pengiktirafan Imej dan Ucapan, Pretraining Rangkaian Deep, dan Tugas Pengurangan Dimensi. Sebagai perbandingan, pembelajaran tetulang digunakan dalam berinteraksi dengan rangsangan luaran dengan kawalan optimum seperti dalam robotik, penjadualan lif, telekomunikasi, permainan komputer, dan penjagaan kesihatan AI.

Juga dikenali sebagai

Pembelajaran yang mendalam juga dikenali sebagai pembelajaran hierarki atau pembelajaran berstruktur yang mendalam sementara pembelajaran tetulang tidak mempunyai istilah lain yang diketahui.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Deep adalah salah satu kaedah pembelajaran mesin yang banyak. Sebaliknya, pembelajaran tetulang adalah bidang pembelajaran mesin; Ia adalah salah satu daripada tiga paradigma asas.

Otak manusia

Berbanding dengan pembelajaran mendalam, pembelajaran tetulang lebih dekat dengan keupayaan otak manusia kerana kecerdasan semacam ini dapat diperbaiki melalui maklum balas. Pembelajaran yang mendalam adalah untuk pengiktirafan dan kurang dikaitkan dengan interaksi.

Sejarah

Pembelajaran Deep pertama kali diperkenalkan pada tahun 1986 oleh Rina Dechter sementara pembelajaran tetulang telah dibangunkan pada akhir 1980-an berdasarkan konsep eksperimen haiwan, kawalan optimum, dan kaedah temporal-perbezaan.

Pembelajaran dalam vs pembelajaran tetulang

Ringkasan

• Pembelajaran dalam dan pengukuhan adalah fungsi pembelajaran mesin autonomi yang memungkinkan komputer untuk mewujudkan prinsip mereka sendiri dalam datang dengan penyelesaian.
• Pembelajaran yang mendalam menggunakan maklumat semasa dalam algoritma pengajaran untuk mencari corak yang penting yang penting dalam meramalkan data.
• Pembelajaran Pengukuhan secara amnya memaparkan ramalan melalui percubaan dan kesilapan.
• Pembelajaran Deep menggunakan corak yang dipelajari untuk satu set data baru semasa keuntungan pembelajaran tetulang dari maklum balas.
• Pembelajaran yang mendalam memerlukan set data yang sudah ada untuk belajar semasa pembelajaran tetulang tidak memerlukan set data semasa untuk belajar.
• Penggunaan pembelajaran mendalam lebih kerap pada pengiktirafan dan tugas pengurangan kawasan sementara pembelajaran tetulang biasanya dikaitkan dengan interaksi persekitaran dengan kawalan optimum.
• Pembelajaran yang mendalam juga dikenali sebagai pembelajaran hierarki atau pembelajaran berstruktur yang mendalam sementara pembelajaran tetulang tidak mempunyai istilah lain.
• Pembelajaran Deep adalah salah satu daripada banyak kaedah pembelajaran mesin manakala pembelajaran tetulang adalah salah satu daripada tiga paradigma pembelajaran mesin asas.
• Pembelajaran Deep diperkenalkan pada tahun 1986 sementara pembelajaran tetulang telah dibangunkan pada akhir 1980 -an.