Differenza tra apprendimento supervisionato e apprendimento di rinforzo
L'apprendimento supervisionato è il concetto di apprendimento automatico che significa il processo di apprendimento di una pratica di sviluppo di una funzione da solo, imparando da un numero di esempi simili. Questo è un processo di apprendimento di un concetto generalizzato da alcuni esempi forniti a quelli simili.
Il rinforzo dell'apprendimento è anche un'area dell'apprendimento automatico basato sul concetto di psicologia comportamentale che lavora sull'interazione diretta con un ambiente che svolge un ruolo chiave nell'area dell'intelligenza artificiale.
L'apprendimento supervisionato e il rafforzamento dell'apprendimento rientra nell'area dell'apprendimento automatico, che è stata coniata da un professionista informatico americano Arthur Samuel Lee nel 1959, esperto di giochi per computer e intelligenza artificiale.
L'apprendimento automatico è una parte dell'informatica in cui la capacità di un sistema software o di un'applicazione verrà migliorata da sola utilizzando solo i dati anziché essere programmata da programmatori o programmatori.
Nell'apprendimento automatico la capacità di prestazione o l'efficienza di un sistema migliora se stessa eseguendo ripetutamente le attività utilizzando i dati. L'apprendimento automatico riguarda anche informatica, statistica, analisi predittiva, ecc.
cerchiamo di capire la differenza tra apprendimento supervisionato e apprendimento di rinforzo in dettaglio in questo post.
Confronto diretto tra apprendimento supervisionato e apprendimento di rinforzo (infografica)
Di seguito è riportato il confronto tra i 7 principali tra apprendimento supervisionato e apprendimento di rinforzo
Differenze chiave tra apprendimento supervisionato e apprendimento di rinforzo
Di seguito è la differenza tra apprendimento supervisionato e apprendimento di rinforzo
- L'apprendimento supervisionato ha due compiti principali chiamati Regressione e classificazione, mentre l'apprendimento per rinforzo ha diversi compiti come lo sfruttamento o l'esplorazione, i processi decisionali di Markov, l'apprendimento delle politiche, l'apprendimento profondo e l'apprendimento del valore.
- L'apprendimento supervisionato analizza i dati di addestramento e produce una formula generalizzata, nell'apprendimento del rinforzo il rinforzo di base è definito nel processo decisionale del modello di Markov.
- Nell'apprendimento supervisionato, ogni esempio avrà una coppia di oggetti di input e un output con i valori desiderati, mentre nel processo di decisione di Reinforcement Learning Markov significa che l'agente interagisce con l'ambiente in fasi discrete, ovvero l'agente effettua un'osservazione per ogni periodo di tempo "t" e riceve una ricompensa per ogni osservazione e infine l'obiettivo è quello di raccogliere quante più ricompense possibili per fare più osservazioni.
- Nell'apprendimento supervisionato esistono diversi numeri di algoritmi con vantaggi e svantaggi che soddisfano i requisiti di sistema. Nell'apprendimento per rinforzo, il processo decisionale di Markov fornisce un quadro matematico per la modellizzazione e le situazioni decisionali.
- Gli algoritmi di apprendimento più utilizzati sia per l'apprendimento supervisionato che per l'apprendimento di rinforzo sono la regressione lineare, la regressione logistica, gli alberi delle decisioni, l'algoritmo di Bayes, le macchine vettoriali di supporto e gli alberi delle decisioni, ecc., Quelli che possono essere applicati in diversi scenari.
- Nell'apprendimento supervisionato, l'obiettivo è imparare la formula generale dagli esempi forniti analizzando gli input e gli output forniti di una funzione. In Reinforcement Learning, l'obiettivo è in qualche modo simile a un meccanismo di controllo come la teoria del controllo, la teoria dei giochi, ecc., Ad esempio, guidare un veicolo o giocare contro un altro giocatore, ecc.,
- Nell'apprendimento supervisionato sia l'input che l'output saranno disponibili per il processo decisionale in cui lo studente verrà addestrato su molti esempi o dati di esempio forniti mentre nell'apprendimento per rinforzo avviene il processo decisionale sequenziale e l'input successivo dipende dalla decisione dello studente o del sistema, gli esempi sono come giocare a scacchi contro un avversario, movimento robotico in un ambiente, teoria dei giochi.
- Nell'apprendimento supervisionato, è necessario solo un modello generalizzato per classificare i dati, mentre nell'apprendimento rinforzato lo studente interagisce con l'ambiente per estrarre l'output o prendere decisioni, in cui l'output singolo sarà disponibile nello stato iniziale e l'output sarà di molte possibili soluzioni.
- Apprendimento supervisionato significa che il nome stesso dice che è altamente supervisionato, mentre l'apprendimento per rinforzo è meno supervisionato e dipende dall'agente di apprendimento nel determinare le soluzioni di output arrivando in diversi modi possibili al fine di ottenere la migliore soluzione possibile.
- L'apprendimento supervisionato effettua previsioni in base al tipo di classe, mentre l'apprendimento per rinforzo viene addestrato come agente di apprendimento dove funziona come sistema di ricompensa e azione.
- Nell'apprendimento supervisionato, è necessaria un'enorme quantità di dati per formare il sistema per arrivare a una formula generalizzata, mentre nell'apprendimento rinforzato il sistema o l'agente di apprendimento stesso crea dati da soli interagendo con l'ambiente.
- Sia l'apprendimento supervisionato che l'apprendimento per rinforzo sono utilizzati per creare e apportare alcune innovazioni come i robot che riflettono il comportamento umano e funzionano come un essere umano e interagire di più con l'ambiente provoca una maggiore crescita e sviluppo dei risultati delle prestazioni dei sistemi in un progresso tecnologico e una crescita maggiori.
Tabella di confronto tra apprendimento supervisionato e apprendimento rinforzato
| BASE PER
CONFRONTO | Apprendimento supervisionato | Insegnamento rafforzativo |
| Definizione | Funziona su dati o esempi di esempio esistenti o dati | Lavora sull'interazione con l'ambiente |
| Preferenza | Preferito nei meccanismi di lavoro generalizzati in cui è necessario svolgere compiti di routine | Preferito nell'area dell'intelligenza artificiale |
| La zona | Fa parte dell'area di Machine Learning | Fa parte dell'area di Machine Learning |
| piattaforma | Funziona con sistemi o applicazioni software interattivi | Supporta e funziona meglio nell'intelligenza artificiale in cui l'interazione umana è prevalente |
| Generalità | Molti progetti open source si stanno evolvendo in questo settore | Più utile nell'intelligenza artificiale |
| Algoritmo | Esistono molti algoritmi nell'uso di questo apprendimento | Non vengono utilizzati algoritmi supervisionati o non supervisionati |
| Integrazione | Funziona su qualsiasi piattaforma o con qualsiasi applicazione | Funziona con qualsiasi dispositivo hardware o software |
Conclusione
L'apprendimento supervisionato è un'area del machine learning in cui l'analisi della formula generalizzata per un sistema software può essere ottenuta utilizzando i dati di addestramento o gli esempi forniti al sistema, ciò può essere ottenuto solo da dati campione per l'addestramento del sistema.
Reinforcement Learning ha un agente di apprendimento che interagisce con l'ambiente per osservare il comportamento di base di un sistema umano al fine di ottenere il fenomeno comportamentale. Le applicazioni includono teoria del controllo, ricerca operativa, teoria dei giochi, teoria dell'informazione, ecc.,
Le applicazioni dell'apprendimento supervisionato e di rinforzo differiscono sullo scopo o sull'obiettivo di un sistema software. Sia l'apprendimento supervisionato che l'apprendimento per rinforzo presentano enormi vantaggi nel campo delle loro applicazioni nell'informatica.
Lo sviluppo di diversi nuovi algoritmi provoca un maggiore sviluppo e miglioramento delle prestazioni e della crescita dell'apprendimento automatico che si tradurrà in sofisticati metodi di apprendimento nell'apprendimento supervisionato e nell'apprendimento di rinforzo.
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