Razlika med nadzorovanim učenjem in okrepljenim učenjem
Nadzorovano učenje je koncept strojnega učenja, ki pomeni sam postopek učenja funkcije, tako da se uči iz številnih podobnih primerov. To je postopek učenja posplošenega koncepta iz nekaj primerov, ki so dali podobne primere.
Okrepljeno učenje je tudi področje strojnega učenja, ki temelji na konceptu vedenjske psihologije, ki deluje na neposrednem interakciji z okoljem, ki igra ključno komponento na področju umetne inteligence.
Nadzorovano učenje in okrepljeno učenje spada v področje strojnega učenja, ki ga je leta 1959 skoval ameriški računalniški strokovnjak Arthur Samuel Lee, ki je strokovnjak za računalniške igre in umetno inteligenco.
Strojno učenje je del računalništva, kjer se bo zmožnost programskega sistema ali aplikacije izboljšala sama z uporabo samo podatkov, namesto da bi jih programirali programerji ali kodirniki.
Pri strojnem učenju se zmogljivost ali učinkovitost sistema izboljša z večkratnim izvajanjem nalog z uporabo podatkov. Strojno učenje se nanaša tudi na računalništvo, statistiko, napovedno analitiko itd.
naj v tej objavi podrobneje razumemo razliko med nadzorovanim učenjem in okrepljenim učenjem.
Primerjava med superviziranim učenjem in učilnim usposabljanjem (infografika)
Spodaj je zgornjih 7 primerjav med nadzorovanim učenjem in učilnim usposabljanjem
Ključne razlike med nadzorovanim učenjem in učilnim usposabljanjem
Spodaj je razlika med nadzorovanim učenjem in okrepljenim učenjem
- Nadzorovano učenje ima dve glavni nalogi, imenovani regresija in klasifikacija, medtem ko ima okrepljeno učenje različne naloge, kot so izkoriščanje ali raziskovanje, Markovi odločitveni procesi, politično učenje, poglobljeno učenje in vrednotno učenje.
- Nadzorovano učenje analizira podatke o usposabljanju in ustvari posplošeno formulo, pri okrepljenem učenju je osnovna okrepitev definirana v modelu postopka Markov odločitve.
- V nadzorovanem učenju ima vsak primer par vhodnih predmetov in izhod z želenimi vrednostmi, medtem ko pri Markovem postopku odločitve učnega procesa pomeni, da agent v posameznih korakih komunicira z okoljem, tj. Agent opravi opazovanje za vsako časovno obdobje "t" in prejme nagrado za vsako opazovanje in na koncu je cilj zbrati čim več nagrad za več opazovanj.
- V Nadzorovanem učenju obstaja različno število algoritmov s prednostmi in slabostmi, ki ustrezajo sistemski zahtevi. V procesu okrepitve učenja Markov postopek odločanja ponuja matematični okvir za modeliranje in odločanje situacij.
- Najpogosteje uporabljeni algoritmi učenja tako za nadzorovano učenje kot za krepitev učenja so linearna regresija, logistična regresija, odločitvena drevesa, Bayesov algoritem, podporni vektorski stroji in odločitvena drevesa itd., Ki jih je mogoče uporabiti v različnih scenarijih.
- Pri nadzorovanem učenju je cilj naučiti splošno formulo iz danih primerov z analizo danih vhodov in izhodov funkcije. V učilnici o okrepitvi je cilj takšen mehanizem kot nadzorni mehanizem, kot so teorija nadzora, teorija iger itd., Na primer vožnja vozila ali igranje iger proti drugemu igralcu itd.,
- V nadzorovanem učenju bosta za sprejemanje odločitev na voljo vhodni in izhodni podatki, kjer bo učenec usposobljen za več primerov ali danih vzorčnih podatkov, medtem ko se pri okrepljenem učenju zgodi zaporedno odločanje, naslednji vhod pa je odvisen od odločitve učenca ali sistema, primeri so kot so igranje šaha proti nasprotniku, robotsko gibanje v okolju, teorija iger.
- Pri nadzorovanem učenju je za razvrščanje podatkov potreben le posplošen model, medtem ko učitelj pri okrepljenem učenju sodeluje z okoljem za pridobivanje rezultatov ali za sprejemanje odločitev, kjer bo en sam izhod na voljo v začetnem stanju in izhodu, bo veliko možnih rešitve.
- Nadzorovano učenje pomeni, da samo ime pravi, da je zelo nadzorovan, medtem ko je okrepljeno učenje manj nadzorovano in je odvisno od učnega agenta pri določanju izhodnih rešitev s pomočjo različnih možnih načinov za doseganje najboljše možne rešitve.
- Nadzorovano učenje je predvidevanje odvisno od vrste razreda, medtem ko je okrepljeno učenje izbrano kot učni agent, kadar deluje kot sistem nagrad in akcije.
- Pri nadzorovanem učenju je potrebno ogromno podatkov za usposabljanje sistema za dosego posplošene formule, medtem ko pri okrepljenem učenju sistem ali učni agent sam ustvarja podatke z interakcijo z okoljem.
- Tako nadzorovano učenje kot tudi okrepljeno učenje se uporabljata za ustvarjanje in prinašanje nekaterih novosti, kot so roboti, ki odražajo človeško vedenje in deluje kot človek in bolj interakcija z okoljem povzroči večjo rast in razvoj, saj uspešnost sistemov prinese večji tehnološki napredek in rast.
Primerjalna tabela nadzorovanega učenja in okrepitve
| PODLAGA ZA
PRIMERJAVA | Nadzorovano učenje | Okrepitveno učenje |
| Opredelitev | Deluje na obstoječih ali danih vzorčnih podatkih ali primerih | Deluje na interakciji z okoljem |
| Prednost | Raje v posplošenih delovnih mehanizmih, kjer je treba opraviti rutinske naloge | Prednostno na področju umetne inteligence |
| Območje | Prihaja pod področje strojnega učenja | Prihaja pod področje strojnega učenja |
| Platforma | Deluje z interaktivnimi programskimi sistemi ali aplikacijami | Podpira in deluje bolje na področju umetne inteligence, kjer prevladuje človekova interakcija |
| Splošnost | Na tem področju se razvija veliko odprtokodnih projektov | Bolj uporabno pri Umetni inteligenci |
| Algoritem | Pri uporabi tega učenja obstaja veliko algoritmov | Ne uporabljamo ne nadzorovanih ne nadzorovanih algoritmov |
| Integracija | Deluje na kateri koli platformi ali s katero koli aplikacijo | Deluje s katero koli strojno ali programsko napravo |
Zaključek
Nadzorovano učenje je področje strojnega učenja, kjer lahko analizo posplošene formule programskega sistema dosežemo z uporabo podatkov o usposabljanju ali primerov, podanih v sistem, to pa lahko dosežemo le z vzorčnimi podatki za usposabljanje sistema.
Okrepitveno učenje ima učno sredstvo, ki z okoljem sodeluje z namenom opazovanja osnovnega vedenja človeškega sistema, da bi doseglo vedenjski pojav. Aplikacije vključujejo teorijo upravljanja, raziskave operacij, teorijo iger, teorijo informacij itd.,
Aplikacije nadzorovanega in okrepljenega učenja se razlikujejo glede na namen ali cilj programskega sistema. Tako nadzorovano učenje kot okrepljeno učenje imata na področju uporabe v računalništvu velike prednosti.
Razvoj različnih novih algoritmov povzroča večji razvoj in izboljšanje uspešnosti ter rast strojnega učenja, kar bo povzročilo prefinjene metode učenja pri nadzorovanem učenju in okrepljeno učenje.
Priporočeni članek
To je vodnik za nadzorovano učenje proti okrepljenemu učenju, njihov pomen, primerjava med seboj, ključne razlike, tabela primerjave in sklep. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Data Science vs Programsko inženiring | Top 8 uporabnih primerjav
- Big Data vs Data Science - kako se razlikujejo?
- 3 najboljše podatkovne kariere za Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
- 5 Najbolj uporabna razlika med podatkovnim znanjem in strojnim učenjem