Rozdiel medzi učením pod dohľadom a učením o posilňovaní
Dohliadané učenie je koncept strojového učenia, ktorý znamená proces učenia sa praxe rozvoja funkcie sám o sebe učením z množstva podobných príkladov. Toto je proces učenia sa zovšeobecneného konceptu z niekoľkých príkladov za predpokladu, že sú podobné.
Výcvik posilnenia je tiež oblasťou strojového učenia založeného na koncepte behaviorálnej psychológie, ktorá pracuje na priamej interakcii s prostredím, ktoré hrá kľúčovú zložku v oblasti umelej inteligencie.
Dozorované učenie a posilňovanie učenia spadá do oblasti strojového učenia, ktorú vytvoril americký počítačový profesionál Arthur Samuel Lee v roku 1959, ktorý je odborníkom na počítačové hry a umelú inteligenciu.
Strojové učenie je súčasťou počítačovej vedy, kde sa schopnosť softvérového systému alebo aplikácie sama o sebe zlepší pomocou údajov iba namiesto programovania programátormi alebo programátormi.
V strojovom učení sa výkonnostná schopnosť alebo efektívnosť systému zlepšuje tým, že opakovane vykonáva úlohy pomocou údajov. Strojové učenie sa tiež týka výpočtovej techniky, štatistík, prediktívnej analýzy atď.
Poďme pochopiť rozdiel medzi učením pod dohľadom a výučbou posilnenia v tomto príspevku.
Porovnanie medzi hlavami medzi supervidovaným učením a učením o posilňovaní (infografika)
Ďalej uvádzame porovnanie najlepších výsledkov medzi učením pod dohľadom a výučbou posilnenia
Kľúčové rozdiely medzi učením pod dohľadom a učením posilnenia
Nižšie je uvedený rozdiel medzi učením pod dohľadom a učením o posilňovaní
- Dohliadané učenie má dve hlavné úlohy, ktoré sa nazývajú regresia a klasifikácia, zatiaľ čo učenie posilnenia má rôzne úlohy, ako je vykorisťovanie alebo skúmanie, Markov rozhodovacie procesy, učenie sa politiky, hlboké vzdelávanie a učenie sa hodnoty.
- Dohliadané vzdelávanie analyzuje školiace údaje a vytvára zovšeobecnený vzorec. V posilňovaní vzdelávania je základné posilnenie definované v modeli Markovovho rozhodovacieho procesu.
- V supervízovanom vzdelávaní bude mať každý príklad dvojicu vstupných objektov a výstup s požadovanými hodnotami, zatiaľ čo v procese rozhodovania Reinforcement Learning Markov znamená, že agent interaguje s prostredím v samostatných krokoch, tj agent robí pozorovanie pre každé časové obdobie „t“ a dostane odmenu za každé pozorovanie a nakoniec cieľom je získať čo najviac odmien, aby ste mohli urobiť viac pozorovaní.
- V supervízovanom vzdelávaní existujú rôzne počty algoritmov s výhodami a nevýhodami, ktoré vyhovujú požiadavkám systému. V Reinforcement Learning, Markovov rozhodovací proces poskytuje matematický rámec pre modelovanie a rozhodovanie situácií.
- Najpoužívanejšie algoritmy výučby pre učenie pod dohľadom aj pre výučbu posilnenia sú lineárna regresia, logistická regresia, rozhodovacie stromy, Bayesov algoritmus, podporné vektorové stroje a rozhodovacie stromy atď., Ktoré sa dajú použiť v rôznych scenároch.
- V supervízovanom vzdelávaní je cieľom naučiť sa všeobecný vzorec z daných príkladov analýzou daných vstupov a výstupov funkcie. V Reinforcement Learning je cieľom taký spôsob, ako je kontrolný mechanizmus, ako je teória riadenia, teória hier atď., Napríklad riadenie vozidla alebo hranie hier proti inému hráčovi atď.,
- V supervízovanom vzdelávaní budú k dispozícii vstupy aj výstupy pre rozhodovanie, kde sa bude školiaci školiť na mnohých príkladoch alebo poskytnutých vzorkách, zatiaľ čo pri posilňovaní učenia dôjde k postupnému rozhodovaniu a nasledujúci vstup závisí od rozhodnutia žiaka alebo systému, príklady sú: ako je hranie šachu proti súperovi, robotické pohyby v prostredí, teória hier.
- V učení pod dohľadom je potrebný len všeobecný model na klasifikáciu údajov, zatiaľ čo pri posilňovaní učenia sa študent interaguje s prostredím, aby extrahoval výstup alebo urobil rozhodnutia, kde jediný výstup bude k dispozícii v pôvodnom stave a výstup bude z mnohých možných riešenie.
- Garantované učenie znamená, že samotné meno hovorí, že je vysoko kontrolované, zatiaľ čo učenie zosilnenia je menej kontrolované a závisí od učiaceho agenta pri určovaní výstupných riešení príchodom rôznymi možnými spôsobmi, aby sa dosiahlo najlepšie možné riešenie.
- Dozorované učenie predpovedá v závislosti od typu triedy, zatiaľ čo posilňujúce učenie je trénované ako učiaci sa agent, kde funguje ako systém odmeňovania a akcie.
- V učení pod dohľadom sa vyžaduje obrovské množstvo údajov, aby sa systém naučil dospieť k všeobecnému vzorcu, zatiaľ čo pri posilňovaní vzdelávania systém alebo samotný učiaci sa agent sám vytvára údaje prostredníctvom interakcie s prostredím.
- Dozorované učenie a posilňovanie učenia sa používajú na vytváranie a prinášanie niektorých inovácií, ako sú roboty, ktoré odrážajú ľudské správanie a fungujú ako človek a viac interagujú s prostredím, spôsobuje väčší rast a vývoj výsledkov systémov, čo vedie k technologickejšiemu pokroku a rastu.
Porovnávacia tabuľka porovnania učenia s posilneným učením vs.
| ZÁKLAD PRE
POROVNANIE | Učenie pod dohľadom | Posilnenie učenia |
| definícia | Práce na existujúcich alebo daných vzorkách údajov alebo príkladoch | Práce na interakcii s prostredím |
| prednosť | Uprednostňuje sa vo všeobecných pracovných mechanizmoch, v ktorých sa vyžaduje vykonávanie bežných úloh | Uprednostňuje sa v oblasti umelej inteligencie |
| rozloha | Spadá do oblasti strojového učenia | Spadá do oblasti strojového učenia |
| Plošina | Prevádzkované s interaktívnymi softvérovými systémami alebo aplikáciami | Podporuje a funguje lepšie v oblasti umelej inteligencie, kde prevláda interakcia človeka |
| všeobecnosť | Mnoho projektov s otvoreným zdrojovým kódom sa vyvíja v tejto oblasti | Užitočnejšie v umelej inteligencii |
| algoritmus | Pri používaní tohto učenia existuje veľa algoritmov | Nepoužívajú sa ani pod dohľadom, ani bezohľadové algoritmy |
| integrácia | Beží na akejkoľvek platforme alebo s akýmikoľvek aplikáciami | Funguje s akýmkoľvek hardvérovým alebo softvérovým zariadením |
záver
Dohliadané učenie je oblasť strojového učenia, v ktorej je možné analýzu zovšeobecneného vzorca pre softvérový systém dosiahnuť pomocou údajov o výcviku alebo príkladov daných systému, možno to dosiahnuť iba pomocou údajov zo vzoriek na zaškolenie systému.
Posilnenie učenia má učiaceho agenta, ktorý interaguje s prostredím a sleduje základné správanie ľudského systému, aby dosiahol fenomén správania. Medzi aplikácie patrí teória riadenia, operačný výskum, teória hier, teória informácií atď.,
Aplikácie učenia pod dohľadom a posilňovania sa líšia v závislosti od účelu alebo cieľa softvérového systému. Dozorované vzdelávanie a výučba posilnenia majú obrovské výhody v oblasti ich aplikácií v informatike.
Vývoj rôznych nových algoritmov spôsobuje viac rozvoja a zlepšovania výkonnosti a rastu strojového učenia, čoho výsledkom budú sofistikované učebné metódy v učení pod dohľadom, ako aj posilňovanie učenia.
Odporúčaný článok
Toto bol návod na učenie pod dohľadom vs posilňovanie, ich význam, porovnávanie medzi dvoma hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- Data Science vs Softvérové inžinierstvo Top 8 užitočných porovnaní
- Big Data vs Data Science - Ako sa líšia?
- 3 najlepšia kariéra v oblasti údajov pre vedcov údajov vs technik údajov a štatistik
- 5 najužitočnejších rozdielov medzi údajovou vedou a strojovým učením