Dozorované učení vs Zesílení učení - Top 7 rozdílů

Rozdíl mezi supervidovaným učením a posilováním učení

Garantované učení je koncept strojového učení, což znamená proces učení praxe vývoje funkce sám o sobě učením z řady podobných příkladů. Toto je proces učení zobecněného konceptu z několika příkladů za předpokladu těch podobných.

Učení zesílení je také oblastí strojového učení založeného na konceptu behaviorální psychologie, která pracuje na přímé interakci s prostředím, které hraje klíčovou součást v oblasti umělé inteligence.

Dozorované učení a posilování učení spadá do oblasti strojového učení, které vytvořil americký počítačový profesionál Arthur Samuel Lee v roce 1959, který je odborníkem v oblasti počítačových her a umělé inteligence.

Strojové učení je součástí informatiky, kde schopnost softwarového systému nebo aplikace se sama o sobě zlepší pomocí dat pouze namísto programování programátory nebo kodéry.

Ve strojovém učení se výkonnostní schopnost nebo efektivita systému zlepšuje tím, že opakovaně provádí úkoly pomocí dat. Strojové učení se také týká počítačů, statistik, prediktivní analýzy atd.

Pojďme porozumět rozdílu mezi supervidovaným učením a posilováním učení v tomto příspěvku.

Srovnávání mezi hlavami mezi supervidovaným učením vs posilováním učení (infografika)

Níže je top 7 srovnání mezi supervidovaným učením a učením o posílení

Klíčové rozdíly mezi učením pod dohledem a učením o posílení

Níže je rozdíl mezi supervidovaným učením a posilováním učení

Dozorované učení má dva hlavní úkoly, které se nazývají regrese a klasifikace, zatímco učení s posílením má různé úkoly, jako je vykořisťování nebo zkoumání, Markovovy rozhodovací procesy, učení se politikám, hluboké učení a učení se hodnotám.
Dohledové učení analyzuje tréninková data a vytváří zobecněný vzorec. V posilování učení je základní posilování definováno v modelu Markovova rozhodovacího procesu.
V supervidovaném učení bude mít každý příklad dvojici vstupních objektů a výstup s požadovanými hodnotami, zatímco v procesu rozhodování Reinforcement Learning Markov znamená agent interaguje s prostředím v diskrétních krocích, tj. Agent provádí pozorování pro každé časové období „t“ a dostává odměnu za každé pozorování a konečně cílem je shromáždit co nejvíce odměn, aby bylo možné provést více pozorování.
Ve supervidovaném učení existují různé počty algoritmů s výhodami a nevýhodami, které vyhovují požadavkům systému. V Reinforcement Learning poskytuje Markovův rozhodovací proces matematický rámec pro modelování a rozhodování.
Nejpoužívanější výukové algoritmy jak pro supervizované učení, tak pro učení posílené jsou lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací stromy, Bayesův algoritmus, podporující vektorové stroje a rozhodovací stromy atd., Ty, které lze použít v různých scénářích.
V supervidovaném učení je cílem naučit se obecný vzorec z daných příkladů analýzou daných vstupů a výstupů funkce. V Reinforcement Learning je cílem takový způsob, jakým je kontrolní mechanismus, jako je teorie řízení, teorie her atd., Například řízení vozidla nebo hraní her proti jinému hráči atd.,
V supervidovaném učení budou k dispozici jak vstupy, tak výstupy pro rozhodování, kde bude student trénován na mnoha příkladech nebo poskytnutých vzorových datech, zatímco v posilování učení dochází k postupnému rozhodování a další vstup závisí na rozhodnutí žáka nebo systému, příklady jsou jako hrát šachy proti soupeři, robotický pohyb v prostředí, herní teorie.
V supervidovaném učení je zapotřebí pouze zobecněný model pro klasifikaci dat, zatímco při posilování učení interaguje student s prostředím, aby extrahoval výstup nebo učinil rozhodnutí, kde bude jediný výstup k dispozici v počátečním stavu a výstup, bude z mnoha možných řešení.
Dozorované učení znamená, že samotné jméno říká, že je vysoce pod dozorem, zatímco učení o posílení je méně pod dozorem a závisí na učícím se agentovi při určování výstupních řešení přijetím různých možných způsobů, aby bylo dosaženo nejlepšího možného řešení.
Dozorované učení umožňuje predikci v závislosti na typu třídy, zatímco posilovací učení je školeno jako učící se agent, kde funguje jako systém odměňování a akce.
V učení pod dohledem je vyžadováno obrovské množství dat, aby se systém naučil dospět k zobecněnému vzorci, zatímco v posilování učení systém nebo samotný učící agent vytváří data sama o sobě prostřednictvím interakce s prostředím.
Jak supervidované učení, tak i učení zaměřené na posílení se používají k vytváření a přinášení některých inovací, jako jsou roboty, které odrážejí lidské chování a fungují jako člověk a interakce více s prostředím způsobuje větší růst a vývoj výsledků systémů, což vede k technologickému pokroku a růstu.

Srovnávací tabulka učení pod dohledem a zesílením učení

ZÁKLAD PRO SROVNÁNÍ	Dozorované učení	Posílení učení
Definice	Práce na existujících nebo daných vzorových datech nebo příkladech	Práce na interakci s prostředím
Přednost	Upřednostňuje se v obecných pracovních mechanismech, kde jsou vyžadovány běžné úkoly	Upřednostňováno v oblasti umělé inteligence
Plocha	Spadá do oblasti strojového učení	Spadá do oblasti strojového učení
Plošina	Provozováno s interaktivními softwarovými systémy nebo aplikacemi	Podporuje a funguje lépe v umělé inteligenci, kde převládá lidská interakce
Všeobecnost	Mnoho open source projektů se vyvíjí v této oblasti	Užitečnější v umělé inteligenci
Algoritmus	Při používání tohoto učení existuje mnoho algoritmů	Nepoužívají se ani kontrolované ani neohledávané algoritmy
Integrace	Běží na jakékoli platformě nebo s jakýmikoli aplikacemi	Funguje s jakýmkoli hardwarovým nebo softwarovým zařízením

Závěr

Dohledované učení je oblast strojového učení, kde lze analýzu zobecněného vzorce pro softwarový systém dosáhnout pomocí tréninkových dat nebo příkladů daných systému, čehož lze dosáhnout pouze pomocí ukázkových dat pro výcvik systému.

Posílení učení má učícího agenta, který interaguje s prostředím, aby pozoroval základní chování lidského systému za účelem dosažení fenoménu chování. Mezi tyto aplikace patří teorie řízení, operační výzkum, teorie her, teorie informací atd.,

Aplikace učení pod dohledem a posilování se liší podle účelu nebo cíle softwarového systému. Jak supervidované učení, tak učení o posílení mají obrovské výhody v oblasti jejich aplikací v informatice.

Vývoj různých nových algoritmů způsobuje další vývoj a zlepšování výkonu a růstu strojového učení, které povede k sofistikovaným metodám učení v supervizovaném učení a také k posílení učení.

Doporučený článek

Toto byl průvodce pro supervidované učení vs. učení o posílení, jejich význam, porovnání hlava-hlava, hlavní rozdíly, srovnávací tabulka a závěr. Další informace naleznete také v následujících článcích -