Veiledet læring vs forsterkningslæring - Topp 7 forskjeller

Forskjellen mellom veiledet læring og forsterkende læring

Supervised Learning er begrepet maskinlæring som betyr prosessen med å lære en praksis for å utvikle en funksjon av seg selv ved å lære fra en rekke lignende eksempler. Dette er en prosess for å lære et generalisert konsept fra få eksempler gitt de av lignende.

Forsterkningslæring er også et område med maskinlæring basert på begrepet atferdspsykologi som jobber med å samhandle direkte med et miljø som spiller en nøkkelkomponent i området kunstig intelligens.

Supervised Learning and Reinforcement Learning kommer inn under området Machine Learning som ble myntet av en amerikansk databehandler Arthur Samuel Lee i 1959 som er ekspert på dataspill og kunstig intelligens.

Machine Learning er en del av informatikk der muligheten til et programvaresystem eller applikasjon vil bli forbedret av seg selv ved å bruke bare data i stedet for å bli programmert av programmerere eller kodere.

I Machine Learning forbedrer ytelseskapasiteten eller effektiviteten til et system seg selv ved å utføre oppgavene gjentatte ganger ved å bruke data. Machine Learning forholder seg også til databehandling, statistikk, prediktiv analyse, etc.

la oss forstå forskjellen mellom Supervised Learning og Reinforcement Learning i detalj i dette innlegget.

Sammenligning fra hodet til hodet mellom veiledet læring vs forsterkningslæring (infografikk)

Nedenfor er topp 7-sammenligningen mellom veiledet læring vs forsterkningslæring

Viktige forskjeller mellom veiledet læring vs forsterket læring

Nedenfor er forskjellen mellom Supervised Learning og Reinforcement Learning

Supervised Learning har to hovedoppgaver kalt Regresjon og klassifisering, mens Forsterkningslæring har forskjellige oppgaver som utnyttelse eller utforsking, Markovs beslutningsprosesser, Policy Learning, Deep Learning og value learning.
Supervised Learning analyserer treningsdataene og produserer en generalisert formel. I Reinforcement Learning er grunnleggende forsterkning definert i modellen Markovs beslutningsprosess.
I Supervised Learning vil hvert eksempel ha et par inngangsobjekter og en utgang med ønskede verdier, mens Markovs beslutningsprosess i Reinforcement Learning betyr at agenten samhandler med omgivelsene i diskrete trinn, dvs. agent gjør en observasjon for hver tidsperiode "t" og mottar en belønning for hver observasjon og til slutt er målet å samle så mange belønninger som mulig for å gjøre flere observasjoner.
I Supervised Learning eksisterer forskjellige antall algoritmer med fordeler og ulemper som passer systemkravet. I Reinforcement Learning gir Markovs beslutningsprosess et matematisk rammeverk for modellering og beslutnings situasjoner.
De mest brukte læringsalgoritmene for både Overvåket læring og Forsterkningslæring er lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær, Bayes algoritme, Support Vector Machines og Decision trees, etc., de som kan brukes i forskjellige scenarier.
I Supervised Learning er målet å lære den generelle formelen fra de gitte eksempler ved å analysere de gitte inngangene og utgangene til en funksjon. I Reinforcement Learning er målet på en slik måte som kontrollmekanisme som kontrollteori, spillteori osv., For eksempel å kjøre et kjøretøy eller spille spill mot en annen spiller, etc.,
I veiledet læring vil både input og output være tilgjengelig for beslutningstaking der eleven skal få opplæring i mange eksempler eller eksempeldata gitt, mens i forsterkning læring skjer sekvensiell beslutningstaking og neste innspill avhenger av beslutningen fra eleven eller systemet, eksempler er som å spille sjakk mot en motstander, robotbevegelse i et miljø, spillteori.
I veiledet læring er det bare en generalisert modell som trengs for å klassifisere data, mens eleven i forsterkende læring samhandler med omgivelsene for å hente ut output eller ta beslutninger, der den ene utgangen vil være tilgjengelig i starttilstand og utdata, vil være av mange mulige løsninger.
Veiledet læring betyr at navnet i seg selv sier at det er høyt overvåket, mens forsterkningsinnlæringen er mindre veiledet og avhenger av læringsagenten i å bestemme utgangsløsningene ved å komme til forskjellige mulige måter for å oppnå best mulig løsning.
Veiledet læring gir prediksjon avhengig av en klassetype, mens forsterkningslæring er opplært som et læringsmiddel der det fungerer som et belønnings- og handlingssystem.
I veiledet læring er det nødvendig med en enorm mengde data for å trene systemet for å komme frem til en generell formel, mens i forsterkende læring skaper systemet eller læringsagenten selv data på egen hånd ved å samhandle med miljøet.
Både veiledet læring og forsterkende læring brukes til å skape og bringe noen nyvinninger som roboter som gjenspeiler menneskelig atferd og fungerer som et menneske og samhandler mer med omgivelsene fører til mer vekst og utvikling til systemenes ytelse resulterer i mer teknologisk utvikling og vekst.

Sammenlignet tabell med veiledet læring vs forsterkning

BASIS FOR SAMMENLIGNING	Veiledet læring	Forsterkningslæring
Definisjon	Fungerer på eksisterende eller gitte eksempeldata eller eksempler	Jobber med samspill med miljøet
Preference	Foretrukket i generelle arbeidsmekanismer der rutineoppgaver kreves utført	Foretrukket innen området kunstig intelligens
Område	Kommer inn under området maskinlæring	Kommer inn under området maskinlæring
Plattform	Opereres med interaktive programvaresystemer eller applikasjoner	Støtter og fungerer bedre innen kunstig intelligens der menneskelig interaksjon er utbredt
generalitet	Mange open source-prosjekter utvikler seg på dette området	Mer nyttig i kunstig intelligens
algoritme	Mange algoritmer eksisterer når du bruker denne læringen	Hverken algoritmer som er under tilsyn eller usikkerhet brukes
Integrering	Kjører på hvilken som helst plattform eller med andre applikasjoner	Kjører med maskinvare- eller programvareenheter

Konklusjon

Supervised Learning er et område i maskinlæring hvor analysen av den generelle formelen for et programvaresystem kan oppnås ved å bruke treningsdata eller eksempler gitt til systemet, dette kan bare oppnås ved hjelp av eksempeldata for å trene systemet.

Forsterkningslæring har et læringsagent som samhandler med miljøet for å observere den grunnleggende atferden til et menneskelig system for å oppnå atferdsfenomenet. Bruksområdene inkluderer kontrollteori, operasjonsforskning, spillteori, informasjonsteori, etc.,

Bruksområdene for veiledet og forsterkende læring avviker på formålet eller målet med et programvaresystem. Både veiledet læring og forsterkningslæring har enorme fordeler innen anvendelsesområdet deres innen informatikk.

Utviklingen av forskjellige nye algoritmer fører til mer utvikling og forbedring av ytelsen og veksten av maskinlæring som vil resultere i sofistikerte læringsmetoder i Supervised learning så vel som forsterkende læring.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Supervised Learning vs Reinforcement Learning, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, nøkkelforskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -