Diferencia entre aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje profundo y de refuerzo tiene mucho que ver con el poder de cómputo de la inteligencia artificial (IA). Son funciones autónomas de aprendizaje automático que permiten a los ordenadores crear sus propios principios a la hora de encontrar soluciones. Algunos programas también pueden tener estos dos tipos de aprendizaje. En general, el aprendizaje profundo usa datos existentes y el aprendizaje por refuerzo usa el método de prueba y error para hacer predicciones. Las siguientes discusiones proporcionan más información sobre estas distinciones.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje profundo estructurado o aprendizaje jerárquico. Esto fue introducido por primera vez por la profesora de informática Rina Dechter en 1986. Utiliza información existente y enseña algoritmos para buscar patrones relevantes que son necesarios para predecir datos. Dicho sistema utiliza diferentes niveles de redes neuronales artificiales similares a la composición neuronal del cerebro humano. Con la ayuda de conexiones complejas, el algoritmo podría procesar millones de piezas de información y concentrarse en predicciones más específicas.
Este tipo de aprendizaje se puede aplicar cuando los desarrolladores necesitan un software para detectar el color violeta en diferentes imágenes. Luego se agregarían varias imágenes al programa (por lo tanto, aprendizaje «profundo») con y sin colores violetas. Al agrupar, el programa podrá reconocer patrones y aprender cuándo indicar un color como violeta. El aprendizaje profundo se utiliza en varias aplicaciones de reconocimiento, como análisis de imágenes y tareas de pronóstico, como la predicción en series temporales.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
El aprendizaje por refuerzo generalmente produce predicciones a través de prueba y error. En cuanto a su historia en términos de IA, se desarrolló a fines de la década de 1980; se basó en los resultados de experimentos con animales, conceptos de control óptimo y métodos de diferencia de tiempo. Junto con el aprendizaje supervisado y no supervisado, el refuerzo es uno de los paradigmas fundamentales en el aprendizaje automático. Como sugiere el nombre, el algoritmo se entrena a través de recompensas.
Por ejemplo, la IA está desarrollada para jugar con humanos en cierto juego móvil. Cada vez que la IA pierde, se revisa el algoritmo para maximizar su puntuación. Por lo tanto, este tipo de técnica aprende de sus errores. Después de numerosos ciclos, la IA ha evolucionado y mejorado para vencer a los jugadores humanos. El aprendizaje por refuerzo se aplica en varias tecnologías de vanguardia, como la mejora de la robótica, la minería de textos y la atención médica.
Diferencia entre aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
Técnica de aprendizaje
El aprendizaje profundo puede lograr el comportamiento objetivo mediante el análisis de datos existentes y la aplicación de lo aprendido a un nuevo conjunto de información. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo es capaz de cambiar su respuesta adaptando la retroalimentación continua.
tener datos
El aprendizaje profundo funciona con datos existentes porque es esencial para entrenar el algoritmo. El aprendizaje por refuerzo es de naturaleza exploratoria y puede desarrollarse sin un conjunto de datos existente, ya que aprende a través de prueba y error.
Solicitud
El aprendizaje profundo se utiliza en el reconocimiento de imágenes y voz, el preentrenamiento de redes profundas y las tareas de reducción de dimensionalidad. En comparación, el aprendizaje por refuerzo se usa en interacción con estímulos externos con un control óptimo, como la robótica, la programación de ascensores, las telecomunicaciones, los juegos de computadora y la IA de atención médica.
Llamado
El aprendizaje profundo se conoce como aprendizaje jerárquico o aprendizaje estructurado profundo y el aprendizaje por refuerzo no tiene otros términos ampliamente conocidos.
Aprendizaje automático
El aprendizaje profundo es uno de los muchos métodos de aprendizaje automático. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo es un campo del aprendizaje automático; es uno de los tres paradigmas básicos.
Cerebro humano
En comparación con el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo está más cerca de las capacidades del cerebro humano porque este tipo de información se puede mejorar a través de la retroalimentación. El aprendizaje profundo se trata principalmente de reconocimiento y menos de interacción.
Historia
El aprendizaje profundo fue introducido por primera vez por Rina Dechter en 1986 y el aprendizaje por refuerzo se desarrolló a fines de la década de 1980 en base a los conceptos de experimentos con animales, control óptimo y métodos de diferencia de tiempo.
Aprendizaje profundo vs aprendizaje por refuerzo
Resumen
- El aprendizaje profundo y de refuerzo son aplicaciones autónomas de aprendizaje automático que permiten a las computadoras crear sus propios principios al encontrar soluciones.
- El aprendizaje profundo utiliza el conocimiento existente en la enseñanza de algoritmos para buscar patrones relevantes necesarios para predecir datos.
- El aprendizaje por refuerzo generalmente produce predicciones a través de prueba y error.
- El aprendizaje profundo aplica patrones aprendidos a un nuevo conjunto de datos y obtiene un aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación.
- El aprendizaje profundo requiere conjuntos de datos existentes para aprender y el aprendizaje por refuerzo no requiere un conjunto de datos existente para aprender.
- El aprendizaje profundo se aplica con mayor frecuencia a tareas de reconocimiento y reducción de distancia, mientras que el aprendizaje por refuerzo suele estar relacionado con la interacción del entorno con un control óptimo.
- El aprendizaje profundo se denomina aprendizaje jerárquico o aprendizaje estructurado profundo y el aprendizaje por refuerzo no tiene otro término.
- El aprendizaje profundo es uno de los muchos métodos de aprendizaje automático y el aprendizaje por refuerzo es uno de los tres paradigmas básicos del aprendizaje automático.
- El aprendizaje profundo se introdujo en 1986 y el aprendizaje por refuerzo se desarrolló a fines de la década de 1980.
