Overvåget læring vs forstærkningslæring - top 7 forskelle

Forskellen mellem Overvåget læring og forstærkningslæring

Overvåget læring er begrebet maskinlæring, der betyder processen med at lære en praksis med at udvikle en funktion af sig selv ved at lære fra et antal lignende eksempler. Dette er en proces med at lære et generaliseret koncept fra få eksempler, forudsat at der er lignende.

Forstærkningslæring er også et område i maskinlæring baseret på begrebet adfærdspsykologi, der arbejder på at interagere direkte med et miljø, der spiller en nøglekomponent inden for kunstig intelligens.

Overvåget læring og forstærkningslæring hører under området maskinlæring, som blev opfundet af en amerikansk computerprofessionel Arthur Samuel Lee i 1959, der er ekspert inden for computerspil og kunstig intelligens.

Machine Learning er en del af Computer Science, hvor muligheden for et softwaresystem eller en applikation forbedres af sig selv ved kun at bruge data i stedet for at blive programmeret af programmerere eller kodere.

I maskinlæring forbedrer et systems ydeevne eller effektivitet sig selv ved gentagne gange at udføre opgaverne ved hjælp af data. Machine Learning vedrører også computing, statistik, forudsigelig analyse osv.

lad os forstå forskellen mellem Supervised Learning og Reinforcement Learning i detaljer i dette indlæg.

Sammenligning fra hoved til hoved mellem Supervised Learning vs Reinforcement Learning (Infographics)

Nedenfor er top 7-sammenligningen mellem overvåget læring vs forstærkningslæring

Vigtige forskelle mellem Supervised Learning vs Reinforcement Learning

Nedenfor er forskellen mellem Supervised Learning og Reinforcement Learning

Supervised Learning har to hovedopgaver, der kaldes Regression og klassificering, hvorimod styrkelse af læring har forskellige opgaver såsom udnyttelse eller udforskning, Markovs beslutningsprocesser, Policy Learning, Deep Learning og value learning.
Supervised Learning analyserer træningsdataene og producerer en generaliseret formel. I forstærkningslæring er grundlæggende forstærkning defineret i modellen Markovs beslutningsproces.
I Supervised Learning vil hvert eksempel have et par inputobjekter og et output med ønskede værdier, mens Markovs beslutningsproces i Reinforcement Learning betyder, at agenten interagerer med miljøet i diskrete trin, dvs. agent foretager en observation for hver tidsperiode "t" og modtager en belønning for hver observation og til sidst er målet at samle så mange belønninger som muligt for at gøre flere observationer.
I Supervised Learning findes der forskellige antal algoritmer med fordele og ulemper, der passer til systemkravet. I Reinforcement Learning giver Markovs beslutningsproces en matematisk ramme for modellering og beslutningstagningssituationer.
De mest anvendte indlæringsalgoritmer til både Overvåget indlæring og forstærkningslæring er lineær regression, logistisk regression, beslutningstræer, Bayes algoritme, Support Vector Machines og Decision træer osv., Dem, der kan anvendes i forskellige scenarier.
I Supervised Learning er målet at lære den generelle formel fra de givne eksempler ved at analysere de givne input og output fra en funktion. I forstærkningslæring er målet på en sådan måde som styringsmekanismer som kontrolteori, spilteori osv., For eksempel at køre et køretøj eller spille spil mod en anden spiller osv.,
I Overvåget læring vil både input og output være tilgængelige til beslutningstagning, hvor den studerende vil blive trænet i mange eksempler eller eksempler, der er givet, mens der i forstærkning læring sker sekventiel beslutningstagning, og det næste input afhænger af den studerendes eller systemets beslutning, eksempler er som at spille skak mod en modstander, robotbevægelse i et miljø, spilteori.
I overvåget læring er det kun nødvendigt med en generaliseret model for at klassificere data, mens læreren i forstærkende læring interagerer med miljøet for at udtrække output eller træffe beslutninger, hvor den enkelte output vil være tilgængelig i den oprindelige tilstand og output, vil være af mange mulige løsninger.
Overvåget læring betyder, at selve navnet siger, at det er meget overvåget, mens forstærkningslæringen er mindre overvåget og afhænger af læringsagenten i at bestemme outputløsningerne ved at komme til forskellige mulige måder for at opnå den bedst mulige løsning.
Overvåget læring forudsiger afhængig af en klassetype, hvorimod forstærkningslæring trænes som et læringsagent, hvor det fungerer som et belønnings- og handlingssystem.
I Overvåget læring kræves det en enorm mængde data for at træne systemet til at nå frem til en generaliseret formel, hvorimod systemet eller læringsagentet i forstærkning lærer selv skaber data til ved at interagere med miljøet.
Både Overvåget læring og forstærkende læring bruges til at skabe og bringe nogle nyskabelser som robotter, der reflekterer menneskelig adfærd og fungerer som et menneske og interagerer mere med miljøet medfører større vækst og udvikling til systemernes ydeevne resulterer i mere teknologisk udvikling og vækst.

Sammenlignet tabel med overvåget læring vs forstærkningslæring

GRUNDLÆGGELSE FOR SAMMENLIGNING	Overvåget læring	Forstærkning læring
Definition	Arbejder med eksisterende eller givne eksempeldata eller eksempler	Arbejder med at interagere med miljøet
Preference	Foretrækkes i generelle arbejdsmekanismer, hvor rutineopgaver kræves udført	Foretrækkes inden for kunstig intelligens
Areal	Kommer ind under området Machine Learning	Kommer ind under området Machine Learning
Platform	Opereres med interaktive softwaresystemer eller applikationer	Understøtter og fungerer bedre inden for kunstig intelligens, hvor menneskelig interaktion er udbredt
almenhed	Mange open source-projekter udvikler sig på dette område	Mere nyttig i kunstig intelligens
Algoritme	Der findes mange algoritmer ved brug af denne læring	Hverken anvendes overvågede eller ikke-overvågede algoritmer
Integration	Kører på enhver platform eller med andre applikationer	Kører med hardware eller softwareenheder

Konklusion

Supervised Learning er et område inden for maskinlæring, hvor analysen af den generelle formel for et softwaresystem kan opnås ved at bruge træningsdata eller eksempler, der er givet til systemet, dette kan kun opnås ved hjælp af eksempeldata til træning af systemet.

Forstærkningslæring har et læringsagent, der interagerer med miljøet for at observere et grundlæggende adfærd i et menneskeligt system for at opnå adfærdsfænomenet. Applikationerne inkluderer kontrolteori, driftsundersøgelse, spilteori, informationsteori osv.,

Anvendelserne af læret overvågning og forstærkning er forskellige med formålet eller målet med et softwaresystem. Både Overvåget læring og forstærkningslæring har enorme fordele inden for deres applikationer inden for datalogi.

Udviklingen af forskellige nye algoritmer medfører mere udvikling og forbedring af ydeevnen og væksten i maskinlæring, som vil resultere i sofistikerede læringsmetoder i Overvåget læring samt forstærkningslæring.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Supervised Learning vs Reinforcement Learning, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -