Unterschied zwischen beaufsichtigtem Lernen und Bestärkungslernen
Überwachtes Lernen ist das Konzept des maschinellen Lernens, dh der Prozess des Lernens einer Übung zum Entwickeln einer Funktion durch Lernen aus einer Reihe ähnlicher Beispiele. Dies ist ein Prozess des Lernens eines verallgemeinerten Konzepts aus wenigen Beispielen, sofern solche von ähnlichen vorhanden sind.
Reinforcement Learning ist auch ein Bereich des maschinellen Lernens, der auf dem Konzept der Verhaltenspsychologie basiert und auf der direkten Interaktion mit einer Umgebung aufbaut, die eine Schlüsselkomponente im Bereich der künstlichen Intelligenz darstellt.
Supervised Learning und Reinforcement Learning fallen in den Bereich des maschinellen Lernens, der 1959 von dem amerikanischen Computerprofi Arthur Samuel Lee geprägt wurde, der Experte für Computerspiele und künstliche Intelligenz ist.
Maschinelles Lernen ist ein Teil der Informatik, bei dem die Fähigkeit eines Softwaresystems oder einer Anwendung von selbst verbessert wird, indem nur Daten verwendet werden, anstatt von Programmierern oder Programmierern programmiert zu werden.
Beim maschinellen Lernen verbessert sich die Leistungsfähigkeit oder Effizienz eines Systems, indem die Aufgaben wiederholt unter Verwendung von Daten ausgeführt werden. Maschinelles Lernen bezieht sich auch auf Datenverarbeitung, Statistik, Vorhersageanalyse usw.
Lassen Sie uns den Unterschied zwischen Supervised Learning und Reinforcement Learning in diesem Beitrag im Detail verstehen.
Kopf-an-Kopf-Vergleich zwischen überwachtem Lernen und Bestärkungslernen (Infografiken)
Unten finden Sie die Top-7-Vergleiche zwischen Betreutem Lernen und Bestärktem Lernen
Hauptunterschiede zwischen betreutem Lernen und Reinforcement-Lernen
Nachstehend ist der Unterschied zwischen überwachtem Lernen und Bestärkungslernen aufgeführt
- Supervised Learning hat zwei Hauptaufgaben: Regression und Klassifikation, während das Reinforcement Learning verschiedene Aufgaben hat, wie Ausbeutung oder Exploration, Markovs Entscheidungsprozesse, Policy Learning, Deep Learning und Value Learning.
- Supervised Learning analysiert die Trainingsdaten und erstellt eine verallgemeinerte Formel. In Reinforcement Learning wird die Grundverstärkung im Modell-Markov-Entscheidungsprozess definiert.
- Beim überwachten Lernen hat jedes Beispiel ein Paar von Eingabeobjekten und eine Ausgabe mit gewünschten Werten, während beim Markov-Entscheidungsprozess für das Verstärkungslernen der Agent in diskreten Schritten mit der Umgebung interagiert, dh, der Agent nimmt für jeden Zeitraum „t“ und „t“ eine Beobachtung vor erhält eine Belohnung für jede Beobachtung und schließlich ist es das Ziel, so viele Belohnungen wie möglich zu sammeln, um mehr Beobachtungen zu machen.
- Beim überwachten Lernen gibt es eine unterschiedliche Anzahl von Algorithmen mit Vor- und Nachteilen, die den Systemanforderungen entsprechen. Beim Reinforcement Learning bietet Markovs Entscheidungsprozess einen mathematischen Rahmen für die Modellierung und Entscheidungsfindung von Situationen.
- Die am häufigsten verwendeten Lernalgorithmen sowohl für überwachtes Lernen als auch für Reinforcement-Lernen sind lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Bayes-Algorithmus, Support Vector Machines und Entscheidungsbäume usw., die in verschiedenen Szenarien angewendet werden können.
- In Supervised Learning besteht das Ziel darin, die allgemeine Formel aus den gegebenen Beispielen zu lernen, indem die gegebenen Ein- und Ausgänge einer Funktion analysiert werden. Beim Reinforcement Learning geht es um Kontrollmechanismen wie Kontrolltheorie, Spieltheorie usw., beispielsweise um das Fahren eines Fahrzeugs oder das Spielen gegen einen anderen Spieler usw.
- Beim überwachten Lernen stehen sowohl Input als auch Output für die Entscheidungsfindung zur Verfügung, wobei der Lernende an vielen Beispielen oder Beispieldaten geschult wird, während beim verstärkten Lernen die sequenzielle Entscheidungsfindung stattfindet und der nächste Input von der Entscheidung des Lernenden oder des Systems abhängt wie Schach spielen gegen einen Gegner, Roboterbewegung in einer Umgebung, Spieltheorie.
- Beim überwachten Lernen wird nur ein verallgemeinertes Modell zum Klassifizieren von Daten benötigt, während beim verstärkten Lernen der Lernende mit der Umgebung interagiert, um die Ergebnisse zu extrahieren, oder Entscheidungen zu treffen, bei denen die einzelnen Ergebnisse im Ausgangszustand verfügbar sind und Ergebnisse von vielen möglichen sind lösungen.
- Überwachtes Lernen bedeutet, dass der Name selbst besagt, dass es stark überwacht wird, wohingegen das verstärkte Lernen weniger überwacht wird und von den Lernenden bei der Bestimmung der Output-Lösungen abhängt, indem sie auf unterschiedliche Arten zu den bestmöglichen Lösungen gelangen.
- Überwachtes Lernen macht Vorhersagen abhängig von der Klassenart, während verstärktes Lernen als Lernmittel trainiert wird und dort als Belohnungs- und Handlungssystem fungiert.
- Beim überwachten Lernen ist eine große Datenmenge erforderlich, um das System auf das Erreichen einer verallgemeinerten Formel zu trainieren, während beim verstärkten Lernen das System oder der Lernagent selbst Daten durch Interaktion mit der Umgebung erstellt.
- Sowohl das überwachte Lernen als auch das Bestärkungslernen werden verwendet, um einige Innovationen wie Roboter zu schaffen und zu bringen, die menschliches Verhalten widerspiegeln und wie ein Mensch funktionieren. Eine stärkere Interaktion mit der Umwelt führt zu mehr Wachstum und Entwicklung. Die Systemleistung führt zu mehr technologischem Fortschritt und Wachstum.
Vergleichstabelle Supervised Learning vs Reinforcement Learning
| BASIS FÜR
VERGLEICH | Überwachtes Lernen | Verstärkung lernen |
| Definition | Arbeitet mit vorhandenen oder gegebenen Beispieldaten oder Beispielen | Arbeitet an der Interaktion mit der Umwelt |
| Präferenz | Bevorzugt in verallgemeinerten Arbeitsmechanismen, in denen Routineaufgaben erledigt werden müssen | Bevorzugt im Bereich der Künstlichen Intelligenz |
| Bereich | Kommt unter den Bereich des maschinellen Lernens | Kommt unter den Bereich des maschinellen Lernens |
| Plattform | Betrieb mit interaktiven Softwaresystemen oder -anwendungen | Unterstützt und arbeitet besser in der künstlichen Intelligenz, wo die menschliche Interaktion vorherrscht |
| Allgemeinheit | Viele Open Source-Projekte entwickeln sich in diesem Bereich weiter | Nützlicher in der künstlichen Intelligenz |
| Algorithmus | Bei der Verwendung dieses Lernens existieren viele Algorithmen | Es werden weder überwachte noch unbeaufsichtigte Algorithmen verwendet |
| Integration | Läuft auf jeder Plattform oder mit beliebigen Anwendungen | Läuft mit jeder Hardware oder Software |
Fazit
Überwachtes Lernen ist ein Bereich des maschinellen Lernens, in dem die Analyse der verallgemeinerten Formel für ein Softwaresystem unter Verwendung der Trainingsdaten oder der dem System gegebenen Beispiele erreicht werden kann. Dies kann nur durch Beispieldaten für das Training des Systems erreicht werden.
Reinforcement Learning verfügt über einen Lernagenten, der mit der Umgebung interagiert, um das grundlegende Verhalten eines menschlichen Systems zu beobachten und das Verhaltensphänomen zu erreichen. Die Anwendungen umfassen Steuerungstheorie, Betriebsforschung, Spieltheorie, Informationstheorie usw.
Die Anwendungen von überwachtem und vertieftem Lernen unterscheiden sich je nach Zweck oder Ziel eines Softwaresystems. Sowohl Supervised Learning als auch Reinforcement Learning haben im Bereich ihrer Anwendungen in der Informatik enorme Vorteile.
Die Entwicklung verschiedener neuer Algorithmen führt zu einer stärkeren Entwicklung und Verbesserung der Leistung und des Wachstums des maschinellen Lernens, was zu ausgefeilten Lernmethoden im Betreuten Lernen sowie zu einem verstärkten Lernen führen wird.
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