Övervakad inlärning vs förstärkningslärande - Topp 7 skillnader

Skillnaden mellan övervakat lärande och förstärkning av lärande

Supervised Learning är begreppet maskininlärning som betyder processen att lära sig en praxis att utveckla en funktion av sig själv genom att lära av ett antal liknande exempel. Detta är en process för att lära sig ett generaliserat koncept från några exempel förutsatt att de av liknande.

Förstärkningslärande är också ett område för maskininlärning baserat på begreppet beteendepsykologi som arbetar med att interagera direkt med en miljö som spelar en nyckelkomponent inom området Artificial Intelligence.

Övervakad inlärning och förstärkning av lärande faller inom området maskininlärning som myntades av en amerikansk datorproffs Arthur Samuel Lee 1959 som är expert på datorspel och artificiell intelligens.

Maskininlärning är en del av datavetenskap där kapaciteten för ett programvarusystem eller en applikation kommer att förbättras av sig själv med bara data istället för att programmeras av programmerare eller kodare.

I Machine Learning förbättrar ett systems prestanda eller effektivitet sig genom att upprepade gånger utföra uppgifterna med hjälp av data. Maskininlärning hänför sig också till datoranalys, statistik, prediktiv analys etc.

låt oss förstå skillnaden mellan Supervised Learning och förstärkning Learning in detail i det här inlägget.

Jämförelse mellan huvudet och huvudet mellan övervakat lärande vs förstärkningslärande (infographics)

Nedan är de bästa 7 jämförelserna mellan övervakat lärande och förstärkning

Viktiga skillnader mellan Supervised Learning vs förstärkning Learning

Nedan är skillnaden mellan Supervised Learning och förstärkning Learning

Övervakat lärande har två huvuduppgifter som kallas regression och klassificering medan förstärkningslärande har olika uppgifter som exploatering eller utforskning, Markovs beslutsprocesser, policyinlärning, djup inlärning och värdeinlärning.
Supervised Learning analyserar utbildningsdata och producerar en generaliserad formel. I Reinforcement Learning grundläggande förstärkning definieras i modellen Markovs beslutsprocess.
I Supervised Learning kommer varje exempel att ha ett par inmatningsobjekt och en utgång med önskade värden medan Markovs beslutsprocess i Reinforcement Learning innebär att agenten interagerar med miljön i diskreta steg, dvs. agent gör en observation för varje tidsperiod "t" och får en belöning för varje observation och slutligen är målet att samla in så många belöningar som möjligt för att göra fler observationer.
I Supervised Learning finns olika antal algoritmer med fördelar och nackdelar som passar systemkravet. I Armering Learning ger Markovs beslutsprocess en matematisk ram för modellering och beslutsfattande situationer.
De mest använda inlärningsalgoritmerna för både Övervakad inlärning och Förstärkning av inlärning är linjär regression, logistisk regression, beslutsträd, Bayes algoritm, stödvektormaskiner och beslutsträd etc., de som kan tillämpas i olika scenarier.
I Supervised Learning är målet att lära sig den allmänna formeln från de givna exemplen genom att analysera de givna ingångarna och utgångarna från en funktion. I förstärkningslärande är målet på sådant sätt som styrmekanism som kontrollteori, spelteori etc., till exempel att köra ett fordon eller spela spel mot en annan spelare, etc.
I Övervakad inlärning kommer både input och output att finnas tillgängliga för beslutsfattande där eleven kommer att tränas i många exempel eller provdata som ges medan i förstärkning lärande sker sekventiellt beslutsfattande och nästa input beror på elevens eller systemets beslut, exempel är som att spela schack mot en motståndare, robotrörelse i en miljö, spelteori.
I Övervakat inlärning behövs bara en generaliserad modell för att klassificera data, medan i förstärkningsinlärning interagerar eleven med miljön för att extrahera utdata eller fatta beslut, där den ena utgången kommer att finnas tillgänglig i utgångsläget och utdata, kommer att vara av många möjliga lösningar.
Övervakat inlärning betyder att namnet i sig själv säger att det är mycket övervakat medan förstärkningsinlärningen är mindre övervakad och beror på att läraren agerar för att bestämma produktionslösningarna genom att komma till olika möjliga sätt för att uppnå bästa möjliga lösning.
Övervakat inlärning gör förutsägelser beroende på en klasstyp medan förstärkningsinlärning utbildas som ett lärande medel där det fungerar som ett belönings- och handlingssystem.
I Övervakad inlärning krävs en enorm mängd data för att utbilda systemet för att komma fram till en generaliserad formel, medan i förstärkning av inlärning skapar systemet eller inlärningsagent själv uppgifter för sig själv genom att interagera med miljön.
Både övervakat inlärning och förstärkningslärande används för att skapa och ta med sig några innovationer som robotar som återspeglar mänskligt beteende och fungerar som en människa och interagerar mer med miljön orsakar mer tillväxt och utveckling för systemens prestanda resulterar i mer teknisk utveckling och tillväxt.

Övervakad lärande jämfört med förstärkningslärande jämförelsetabell

GRUND FÖR JÄMFÖRELSE	Övervakad inlärning	Förstärkningslärande
Definition	Fungerar med befintliga eller givna exempeldata eller exempel	Fungerar med att interagera med miljön
Preferens	Föredras i allmänna arbetsmekanismer där rutinmässiga uppgifter krävs	Föredras inom området för konstgjord intelligens
Område	Kommer inom området maskininlärning	Kommer inom området maskininlärning
Plattform	Drivs med interaktiva mjukvarusystem eller applikationer	Stöder och fungerar bättre inom artificiell intelligens där mänsklig interaktion är utbredd
genera~~POS=TRUNC	Många open source-projekt utvecklas på detta område	Mer användbar i artificiell intelligens
Algoritm	Många algoritmer finns för att använda detta inlärning	Varken övervakade eller oövervakade algoritmer används
Integration	Kör på alla plattformar eller med andra applikationer	Kör med hårdvara eller mjukvaruenheter

Slutsats

Övervakad inlärning är ett område inom maskininlärning där analysen av den allmänna formeln för ett programvarusystem kan uppnås genom att använda träningsdata eller exempel som ges till systemet, detta kan endast uppnås med exempeldata för att utbilda systemet.

Förstärkningslärande har ett lärande medel som interagerar med miljön för att observera ett mänskligt systems grundläggande beteende för att uppnå beteendefenomenet. Tillämpningarna inkluderar kontrollteori, operationsforskning, spelteori, informationsteori etc.,

Tillämpningarna av övervakat och förstärkt inlärning skiljer sig åt syftet eller målet för ett programvarusystem. Både Handledat lärande och förstärkningslärande har enorma fördelar inom området för deras applikationer inom datavetenskap.

Utvecklingen av olika nya algoritmer orsakar mer utveckling och förbättring av prestandan och tillväxten av maskininlärning som kommer att resultera i sofistikerade inlärningsmetoder i Supervised learning samt förstärkningslärande.

Rekommenderad artikel

Detta har varit en guide till Supervised Learning vs Reinforcement Learning, deras betydelse, jämförelse mellan huvud och huvud, viktiga skillnader, jämförelsetabell och slutsats. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -