Differenza tra apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo

Sia l’apprendimento profondo che quello di rinforzo sono altamente associati alla potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale (AI). Sono funzioni autonome di apprendimento automatico che aprono la strada ai computer per creare i propri principi nella ricerca di soluzioni. Questi due tipi di apprendimento possono anche coesistere in diversi programmi. In generale, l’apprendimento approfondito utilizza i dati correnti mentre l’apprendimento per rinforzo utilizza il metodo per tentativi ed errori per capire le previsioni. Le discussioni seguenti approfondiscono ulteriormente tali distinzioni.

Deep learning

L’apprendimento profondo o deep learning è anche definito come apprendimento strutturato profondo o apprendimento gerarchico. Questo è stato introdotto per la prima volta nel 1986 da Rina Dechter, una professoressa di informatica . Utilizza le informazioni correnti nell’insegnamento degli algoritmi per cercare modelli pertinenti che sono essenziali per la previsione dei dati. Tale sistema utilizza diversi livelli di reti neurali artificiali simili alla composizione neuronale del cervello umano. Con l’ausilio di collegamenti complessi, l’algoritmo può essere in grado di elaborare milioni di informazioni e collegarsi a una previsione più specifica. 

Questo tipo di apprendimento può essere applicato quando gli sviluppatori desiderano un software per individuare il colore viola su varie immagini. Il programma verrebbe quindi alimentato con una serie di immagini (quindi, apprendimento “profondo”) con e senza i colori viola. Attraverso il raggruppamento, il programma sarà in grado di identificare i modelli e imparare quando contrassegnare un colore come viola. L’apprendimento profondo viene impiegato in vari programmi di riconoscimento come analisi di immagini e attività di previsione come previsioni di serie temporali. 

Reinforcement learning

L’apprendimento per rinforzo (in inglese Reinforcement learning) generalmente calcola le previsioni attraverso tentativi ed errori. Per quanto riguarda la sua storia dal punto di vista dell’IA, è stato sviluppato alla fine degli anni ’80; si basava sui risultati di esperimenti su animali, concetti sul controllo ottimale e metodi di differenza temporale. Accanto all’apprendimento supervisionato e non supervisionato, il rinforzo è uno dei paradigmi fondamentali nell’apprendimento automatico. Come suggerisce il nome, l’algoritmo viene addestrato tramite ricompense.

Ad esempio, l’IA è stata sviluppata per giocare con gli esseri umani in un determinato gioco per cellulare. Ogni volta che l’IA perde, l’algoritmo viene rivisto per massimizzare il suo punteggio. Quindi, questo tipo di tecnica impara dai suoi errori. Dopo numerosi cicli, l’IA si è evoluta ed è diventata migliore nel battere i giocatori umani. L’apprendimento per rinforzo viene applicato in varie tecnologie all’avanguardia come il miglioramento della robotica, l’estrazione di testo e l’assistenza sanitaria.

Differenza tra deep learning e reinforcement learning

Di seguito le principali differenze tra apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo:

1. L’apprendimento profondo e di rinforzo sono funzioni autonome di apprendimento automatico che consentono ai computer di creare i propri principi nel trovare soluzioni.
2. L’apprendimento profondo utilizza le informazioni attuali negli algoritmi di insegnamento per cercare modelli pertinenti che sono essenziali nei dati di previsione.
3. L’apprendimento per rinforzo generalmente calcola le previsioni attraverso tentativi ed errori.
4. L’apprendimento profondo applica modelli appresi a un nuovo set di dati mentre l’apprendimento per rinforzo guadagna dal feedback.
5. L’apprendimento profondo richiede un set di dati già esistente per apprendere mentre l’apprendimento per rinforzo non necessita di un set di dati corrente per apprendere.
6. L’applicazione dell’apprendimento profondo è più spesso sui compiti di riconoscimento e riduzione dell’area, mentre l’apprendimento per rinforzo è solitamente collegato all’interazione ambientale con un controllo ottimale.
7. L’apprendimento profondo è anche noto come apprendimento gerarchico o apprendimento strutturato profondo, mentre l’apprendimento per rinforzo non ha altri termini.
8. Il deep learning è uno dei tanti metodi di machine learning mentre l’apprendimento per rinforzo è uno dei tre paradigmi di base del machine learning.
9. L’apprendimento profondo è stato introdotto nel 1986 mentre l’apprendimento per rinforzo è stato sviluppato alla fine degli anni ’80.

Applicazioni

Infine, il deep learning viene utilizzato nel riconoscimento vocale e di immagini , nella preparazione della rete profonda e nelle attività di riduzione delle dimensioni.   In confronto, l’apprendimento per rinforzo viene utilizzato per interagire con stimoli esterni con un controllo ottimale come nella robotica, nella programmazione degli ascensori, nelle telecomunicazioni, nei giochi per computer e nell’IA sanitaria.