Felügyelt tanulás vagy megerősítéses tanulás - a 7 legfontosabb különbség

Különbség a felügyelt és a megerősítő tanulás között

A felügyelt tanulás a gépi tanulás fogalma, amely azt jelenti, hogy a gyakorlatban egy hasonló funkcióra épülő gyakorlat megtanulására kerül sor, amikor számos hasonló példán keresztül tanulunk. Ez egy általánosított koncepció megtanulásának folyamata néhány példa alapján, feltéve, hogy hasonlóak is.

A megerősítéses tanulás a viselkedéspszichológia fogalmán alapuló gépi tanulás olyan területe, amely közvetlen kölcsönhatásba lép egy környezettel, amely kulcsszerepet játszik a mesterséges intelligencia területén.

A felügyelt tanulás és az erősítéses tanulás a gépi tanulás területéhez tartozik, amelyet egy amerikai számítástechnikai szakember, Arthur Samuel Lee készített 1959-ben, aki a számítógépes játék és a mesterséges intelligencia szakértője.

A gépi tanulás a számítógépes tudomány része, ahol egy szoftver rendszer vagy alkalmazás képességeit önmagában csak az adatok felhasználásával javítják, ahelyett, hogy programozók vagy kódolók programoznák őket.

A gépi tanulás során a rendszer teljesítményképessége vagy hatékonysága javul, ha a feladatokat adatok felhasználásával többször elvégzi. A gépi tanulás a számítástechnikához, a statisztikához, a prediktív elemzéshez stb. Is vonatkozik.

tisztázzuk meg pontosan a különbséget a felügyelt tanulás és a megerősítéses tanulás között ebben a bejegyzésben.

Összehasonlítás a felügyelt tanulás és a megerősítéses tanulás között (infographics)

Az alábbiakban található a 7 legjobban összehasonlítható elemzés a felügyelt és a megerősítő tanulás között

Főbb különbségek a felügyelt és a megerősítő tanulás között

Az alábbiakban bemutatjuk a különbséget a felügyelt és a megerősítő tanulás között

A felügyelt tanulásnak két fő feladata van: regresszió és osztályozás, míg a megerősítéses tanulásnak különböző feladatai vannak, például kizsákmányolás vagy feltárás, Markov döntési folyamata, politikai tanulás, mély tanulás és értéktanulás.
A felügyelt tanulás elemzi az edzés adatait és elkészíti egy általános képletet. A megerősítéses tanulásban az alapvető megerősítést a Markov döntési modellje határozza meg.
A felügyelt tanulásban minden példa pár bemeneti objektumot és egy kimenetet tartalmaz a kívánt értékekkel, míg a megerősítéses tanulásban a Markov-döntési folyamat azt jelenti, hogy az ügynök külön lépésekben lép fel a környezettel, azaz az ügynök megfigyelést végez minden „t” időszakra és jutalmat kap minden megfigyelésért, és végül a cél az, hogy minél több jutalmat gyűjtsön össze, hogy további megfigyeléseket végezzen.
A felügyelt tanulásban számos algoritmus létezik olyan előnyökkel és hátrányokkal, amelyek megfelelnek a rendszer követelményeinek. A megerősítéses tanulásban Markov döntési folyamata matematikai keretet biztosít a modellezéshez és a döntéshozatali helyzetekhez.
A leggyakrabban használt tanulási algoritmusok mind a felügyelt, mind az erősítő tanuláshoz a lineáris regresszió, a logisztikus regresszió, a döntési fák, a Bayes-algoritmus, a támogatási vektorgépek és a döntési fák stb., Amelyek különböző forgatókönyvekben alkalmazhatók.
A felügyelt tanulásban a cél az általános képlet megtanulása a megadott példákból egy adott funkció bemeneteinek és kimeneteinek elemzésével. A megerősítéses tanulásban a cél olyan, mint a vezérlő mechanizmus, például a vezérlés elmélete, a játék elmélete stb., Például jármű vezetése vagy játék lejátszása egy másik játékos ellen, stb.,
A felügyelt tanulás során mind az input, mind a output elérhető lesz a döntéshozáshoz, ahol a tanulót sok példa vagy minta adata alapján képzik, míg a megerősítés során a tanulás szekvenciális döntéshozatal történik, és a következő input a tanuló vagy a rendszer döntésétől függ, példák mint a sakk játék ellenfél ellen, robotmozgás egy környezetben, játékelmélet.
A felügyelt tanulás során csak egy általánosított modellre van szükség az adatok osztályozásához, míg a megerősítéses tanulás során a tanuló kölcsönhatásba lép a környezettel a kimenet kinyerésére vagy döntések meghozatalára, ahol az egyetlen kimenet elérhető lesz a kezdeti állapotban és a kimenet. megoldásokat.
A felügyelt tanulás azt jelenti, hogy maga a név azt mondja, hogy erősen felügyelt, míg az erősítő tanulást kevésbé felügyeli, és attól függ, hogy a tanulási ügynök meghatározza-e a kimeneti megoldásokat azáltal, hogy különféle lehetőségeket választ meg a lehető legjobb megoldás elérése érdekében.
A felügyelt tanulás az osztály típusától függően teszi a predikciót, míg a megerősítő tanulást tananyagként képzik, ahol jutalmazási és cselekvési rendszerként működik.
A felügyelt tanulás során hatalmas mennyiségű adat szükséges a rendszer képzéséhez egy általános képlet eléréséhez, míg a megerősítéses tanulás során a rendszer vagy a tanulási ügynök önmagában hoz létre adatokat a környezettel való kölcsönhatás során.
Mind a felügyelt tanulást, mind pedig a megerősítő tanulást olyan innovációk létrehozására és bevezetésére használják, mint például az emberek viselkedését tükröző és az emberként működő robotok, valamint a környezettel való szorosabb kölcsönhatás nagyobb növekedést és fejlődést eredményez a rendszerek teljesítményében, ami további technológiai fejlődést és növekedést eredményez.

Felügyelt tanulás vs megerősítéses tanulási összehasonlító táblázat

AZ ALAPJA ÖSSZEHASONLÍTÁS	Felügyelt tanulás	Erősítő tanulás
Meghatározás	A meglévő vagy adott mintaadatokon vagy példákon működik	A környezettel való kölcsönhatásban működik
Előnyben	Előnyben részesített általános munkamechanizmusok, ahol rutin feladatokat kell elvégezni	Előnyben részesíti a mesterséges intelligencia területén
Terület	A gépi tanulás területéhez tartozik	A gépi tanulás területéhez tartozik
Felület	Interaktív szoftver rendszerekkel vagy alkalmazásokkal működtetve	Támogatja és jobban működik a mesterséges intelligencia területén, ahol az emberi interakció előfordul
Általánosság	Ezen a területen számos nyílt forráskódú projekt fejlődik tovább	Hasznosabb a mesterséges intelligencia területén
Algoritmus	Számos algoritmus létezik ennek a tanulásnak a felhasználásához	Sem felügyelt, sem nem felügyelt algoritmusokat nem használunk
Integráció	Bármely platformon vagy bármilyen alkalmazáson fut	Bármely hardverrel vagy szoftverrel fut

Következtetés

A felügyelt tanulás egy olyan gépi tanulás olyan területe, ahol a szoftverrendszer általánosított formulájának elemzése a képzési adatok vagy a rendszerhez adott példák felhasználásával érhető el, ezt csak a rendszer kiképzéséhez szükséges mintaadatokkal lehet elérni.

A megerősítő tanulásnak van egy olyan tanulási eszköze, amely kölcsönhatásba lép a környezettel, hogy megfigyelje az emberi rendszer alapvető viselkedését a viselkedési jelenség elérése érdekében. Az alkalmazások tartalmazzák a vezérlőelméletet, a műveleti kutatást, a játékelméletet, az információelméletet stb.,

A felügyelt és a megerősítő tanulás alkalmazásai a szoftverrendszer célja vagy célja szempontjából különböznek. Mind a felügyelt tanulásnak, mind a megerősítéses tanulásnak hatalmas előnyei vannak a számítástechnikában alkalmazott alkalmazásuk területén.

Különböző új algoritmusok fejlesztése tovább fejleszti és javítja a teljesítményt, valamint növeli a gépi tanulás növekedését, ami kifinomult tanulási módszereket eredményez a felügyelt tanulásban, valamint a megerősítő tanulást.

Ajánlott cikk

Ez egy útmutató a felügyelt tanulás és a megerősítéses tanuláshoz, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításhoz, a legfontosabb különbségekhez, az összehasonlító táblázathoz és a következtetésekhez. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -