Różnica między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się wzmacniającym
Uczenie nadzorowane to koncepcja uczenia maszynowego, która oznacza proces uczenia się praktyki samodzielnego rozwijania funkcji poprzez uczenie się z wielu podobnych przykładów. Jest to proces uczenia się uogólnionej koncepcji z kilku przykładów podanych w podobnych.
Reinforcement Learning to także dziedzina uczenia maszynowego oparta na koncepcji psychologii behawioralnej, która działa na bezpośrednią interakcję ze środowiskiem, które odgrywa kluczową rolę w obszarze sztucznej inteligencji.
Uczenie nadzorowane i uczenie się ze wzmocnieniem wchodzi w zakres uczenia maszynowego, który został wymyślony przez amerykańskiego profesjonalistę komputerowego Arthura Samuela Lee w 1959 r., Który jest ekspertem w dziedzinie gier komputerowych i sztucznej inteligencji.
Uczenie maszynowe jest częścią informatyki, w której możliwości systemu oprogramowania lub aplikacji zostaną poprawione przez wykorzystanie samych danych zamiast programowania przez programistów lub programistów.
W uczeniu maszynowym wydajność lub wydajność systemu poprawia się poprzez wielokrotne wykonywanie zadań z wykorzystaniem danych. Uczenie maszynowe odnosi się również do obliczeń, statystyk, analiz predykcyjnych itp.
pozwól nam zrozumieć różnicę między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się ze wzmocnieniem szczegółowo w tym poście.
Porównanie między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się przez wzmocnienie (infografiki)
Poniżej znajduje się 7 najlepszych porównań między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się wzmacniającym
Kluczowe różnice między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się wzmacniającym
Poniżej znajduje się różnica między uczeniem nadzorowanym a uczeniem się wzmacniającym
- Nadzorowane uczenie się ma dwa główne zadania zwane regresją i klasyfikacją, natomiast uczenie się wzmacniające ma różne zadania, takie jak eksploatacja lub eksploracja, procesy decyzyjne Markowa, uczenie się polityki, głębokie uczenie się i uczenie się wartości.
- Uczenie nadzorowane analizuje dane treningowe i tworzy uogólnioną formułę. W uczeniu się zbrojenia podstawowe wzmocnienie jest zdefiniowane w procesie decyzyjnym modelu Markowa.
- W uczeniu nadzorowanym każdy przykład będzie miał parę obiektów wejściowych i dane wyjściowe z pożądanymi wartościami, podczas gdy w procesie decyzyjnym Reinforcement Learning Markov oznacza, że agent wchodzi w interakcje z otoczeniem w dyskretnych krokach, tzn. Agent dokonuje obserwacji dla każdego okresu „t” i otrzymuje nagrodę za każdą obserwację, a ostatecznie celem jest zebranie jak największej liczby nagród, aby wykonać więcej obserwacji.
- W uczeniu nadzorowanym istnieje różna liczba algorytmów z zaletami i wadami, które odpowiadają wymaganiom systemowym. W Reinforcement Learning proces decyzyjny Markova zapewnia ramy matematyczne do modelowania i podejmowania decyzji.
- Najczęściej stosowanymi algorytmami uczenia się zarówno dla uczenia nadzorowanego, jak i uczenia wzmacniającego są regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, algorytm Bayesa, maszyny wektorów pomocniczych i drzewa decyzyjne itp., Które można zastosować w różnych scenariuszach.
- W uczeniu nadzorowanym celem jest poznanie ogólnej formuły z podanych przykładów poprzez analizę danych wejściowych i wyjściowych funkcji. W Reinforcement Learning celem jest takie sterowanie mechanizmem, jak teoria sterowania, teoria gier itp., Na przykład prowadzenie pojazdu lub granie z innym graczem itp.,
- W nadzorowanym uczeniu się zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe będą dostępne do podejmowania decyzji, w których uczeń zostanie przeszkolony na podstawie wielu przykładów lub danych przykładowych, podczas gdy w uczeniu się przez wzmocnienie odbywa się sekwencyjne podejmowanie decyzji, a kolejne dane wejściowe zależą od decyzji ucznia lub systemu, przykłady są jak gra w szachy z przeciwnikiem, robotyczny ruch w otoczeniu, teoria gier.
- W uczeniu nadzorowanym potrzebny jest tylko uogólniony model do klasyfikacji danych, podczas gdy w uczeniu się wzmacniającym uczący się wchodzi w interakcję ze środowiskiem, aby wydobyć dane wyjściowe lub podjąć decyzje, w których pojedyncze dane wyjściowe będą dostępne w stanie początkowym, a dane wyjściowe będą mieć wiele możliwych rozwiązania.
- Uczenie się pod nadzorem oznacza, że sama nazwa mówi, że jest pod wysokim nadzorem, natomiast uczenie się przez wzmocnienie jest mniej nadzorowane i zależy od uczącego się w określaniu rozwiązań wyjściowych poprzez wypracowanie różnych możliwych sposobów w celu osiągnięcia najlepszego możliwego rozwiązania.
- Nadzorowane uczenie się przewiduje przewidywanie w zależności od rodzaju klasy, podczas gdy uczenie się wzmacniające jest szkolone jako czynnik uczenia się, gdzie działa jako system nagród i działań.
- W uczeniu nadzorowanym wymagana jest ogromna ilość danych, aby wyszkolić system w zakresie wypracowywania uogólnionej formuły, podczas gdy we wzmacnianiu uczenia się system lub sam agent uczący się tworzy dane samodzielnie, wchodząc w interakcje ze środowiskiem.
- Zarówno nadzorowane uczenie się, jak i uczenie się wzmacniające są wykorzystywane do tworzenia i wprowadzania niektórych innowacji, takich jak roboty, które odzwierciedlają ludzkie zachowanie i działają jak człowiek, a większa interakcja z otoczeniem powoduje większy wzrost i rozwój wydajności systemów, a także postęp technologiczny.
Tabela porównawcza uczenia się nadzorowanego a zbrojeniem wzmacniającym
| PODSTAWA DO
PORÓWNANIE | Nadzorowana nauka | Uczenie się przez wzmocnienie |
| Definicja | Działa na istniejących lub podanych przykładowych danych lub przykładach | Działa na interakcję ze środowiskiem |
| Pierwszeństwo | Preferowany w ogólnych mechanizmach roboczych, w których wymagane są rutynowe zadania | Preferowany w dziedzinie sztucznej inteligencji |
| Powierzchnia | Obejmuje obszar uczenia maszynowego | Obejmuje obszar uczenia maszynowego |
| Platforma | Obsługiwane z interaktywnymi systemami oprogramowania lub aplikacjami | Wspiera i działa lepiej w sztucznej inteligencji, w której dominują interakcje międzyludzkie |
| Ogólność | Wiele projektów typu open source ewoluuje w tej dziedzinie | Bardziej przydatny w sztucznej inteligencji |
| Algorytm | Istnieje wiele algorytmów w korzystaniu z tego uczenia się | Nie stosuje się algorytmów nadzorowanych ani nienadzorowanych |
| Integracja | Działa na dowolnej platformie lub w dowolnej aplikacji | Działa z dowolnym sprzętem lub oprogramowaniem |
Wniosek
Uczenie nadzorowane to dziedzina uczenia maszynowego, w której analizę uogólnionej formuły dla systemu oprogramowania można przeprowadzić przy użyciu danych szkoleniowych lub przykładów podanych systemowi, można to osiągnąć jedynie na podstawie przykładowych danych do szkolenia systemu.
Reinforcement Learning ma uczącego się agenta, który wchodzi w interakcje ze środowiskiem, aby obserwować podstawowe zachowanie ludzkiego systemu w celu osiągnięcia zjawiska behawioralnego. Zastosowania obejmują teorię sterowania, badania operacyjne, teorię gier, teorię informacji itp.,
Zastosowania nauki nadzorowanej i uczenia się wzmacniającego różnią się w zależności od celu lub celu systemu oprogramowania. Zarówno uczenie nadzorowane, jak i uczenie się ze wzmocnieniem mają ogromne zalety w zakresie ich zastosowań w informatyce.
Opracowanie różnych nowych algorytmów powoduje dalszy rozwój i poprawę wydajności oraz wzrost uczenia maszynowego, co zaowocuje wyrafinowanymi metodami uczenia się w nauczaniu nadzorowanym, a także uczeniem wzmacniającym.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po uczeniu nadzorowanym a uczeniu się przez wzmocnienie, ich znaczeniu, porównaniu między głowami, kluczowych różnicach, tabeli porównawczej i wnioskach. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Nauka danych a inżynieria oprogramowania Top 8 przydatnych porównań
- Big Data vs Data Science - czym się różnią?
- 3 Najlepsze kariery danych dla Data Scientist vs. Data Engineer vs. Statistician
- 5 Najbardziej użyteczna różnica między Data Science a Machine Learning