Verschil tussen begeleid leren en versterkend leren
Begeleid leren is het concept van machinaal leren dat het proces van het leren van een praktijk van het zelf ontwikkelen van een functie betekent door te leren van een aantal vergelijkbare voorbeelden. Dit is een proces om een gegeneraliseerd concept te leren van enkele voorbeelden, mits die van vergelijkbare voorbeelden.
Versterking leren is ook een gebied van machine learning gebaseerd op het concept van gedragspsychologie dat werkt op directe interactie met een omgeving die een belangrijke component speelt op het gebied van kunstmatige intelligentie.
Begeleid leren en versterking Leren valt onder het gebied van Machine Learning dat werd bedacht door een Amerikaanse computerprofessional Arthur Samuel Lee in 1959 die expert is in Computer Gaming en kunstmatige intelligentie.
Machine Learning is een onderdeel van Computer Science, waarbij de mogelijkheden van een softwaresysteem of -applicatie zelf worden verbeterd met alleen gegevens in plaats van te worden geprogrammeerd door programmeurs of programmeurs.
In Machine Learning verbetert het prestatievermogen of de efficiëntie van een systeem zichzelf door de taken herhaaldelijk uit te voeren met behulp van gegevens. Machine Learning heeft ook betrekking op computing, statistieken, voorspellende analyses, enz.
laten we in dit bericht het verschil tussen begeleid leren en versterkend leren gedetailleerd begrijpen.
Head-to-head vergelijking tussen begeleid leren en versterkingsleren (infographics)
Hieronder vindt u de Top 7-vergelijking tussen begeleid leren en versterkend leren
Belangrijkste verschillen tussen begeleid leren versus versterkend leren
Hieronder is het verschil tussen Supervised Learning en Reinforcement Learning
- Begeleid leren heeft twee hoofdtaken: regressie en classificatie, terwijl versterkend leren verschillende taken heeft, zoals uitbuiting of exploratie, besluitvormingsprocessen van Markov, beleidsleren, diep leren en waardeleren.
- Begeleid leren analyseert de trainingsgegevens en produceert een algemene formule. In Versterking leren wordt basisversterking gedefinieerd in het beslissingsproces van model Markov.
- In Supervised Learning heeft elk voorbeeld een paar invoerobjecten en een output met gewenste waarden, terwijl in Markov's beslissingsproces betekent dat de agent in discrete stappen met de omgeving communiceert, dwz dat de agent een observatie uitvoert voor elke tijdsperiode "t" en ontvangt een beloning voor elke waarneming en uiteindelijk is het doel om zoveel mogelijk beloningen te verzamelen om meer waarnemingen te doen.
- In Supervised Learning bestaan er verschillende aantallen algoritmen met voor- en nadelen die passen bij de systeemvereiste. In Reinforcement Learning biedt Markov's beslissingsproces een wiskundig kader voor modellering en besluitvormingssituaties.
- De meest gebruikte leeralgoritmen voor zowel Supervised learning als Versterkingsleren zijn lineaire regressie, logistieke regressie, beslissingsbomen, Bayes-algoritme, ondersteunende vectormachines en beslissingsbomen, enz., Die in verschillende scenario's kunnen worden toegepast.
- In Supervised Learning is het doel om de algemene formule van de gegeven voorbeelden te leren door de gegeven in- en uitgangen van een functie te analyseren. In Reinforcement Learning is het doel op zo'n manier als het besturen van mechanismen zoals besturingstheorie, speltheorie, enz., Bijvoorbeeld het besturen van een voertuig of het spelen van gamen tegen een andere speler, enz.,
- In Supervised learning zullen zowel input als output beschikbaar zijn voor besluitvorming, waarbij de leerling wordt getraind op vele voorbeelden of gegeven voorbeeldgegevens, terwijl bij versterking leren opeenvolgende besluitvorming plaatsvindt en de volgende input afhankelijk is van de beslissing van de leerling of het systeem, voorbeelden zijn zoals schaken tegen een tegenstander, robotbeweging in een omgeving, speltheorie.
- In Supervised learning is slechts een algemeen model nodig om gegevens te classificeren, terwijl bij versterkend leren de leerling interactie heeft met de omgeving om de output te extraheren of beslissingen te nemen, waarbij de enkele output beschikbaar zal zijn in de initiële status en output, veel mogelijk zal zijn oplossingen.
- Begeleid leren betekent dat de naam zelf zegt dat het sterk wordt begeleid, terwijl het versterkend leren minder wordt begeleid en afhankelijk is van de leeragent bij het bepalen van de outputoplossingen door op verschillende mogelijke manieren te komen om de best mogelijke oplossing te bereiken.
- Begeleid leren maakt voorspelling afhankelijk van een klastype, terwijl versterkend leren wordt opgeleid als leeragent, waar het werkt als een belonings- en actiesysteem.
- In Supervised learning is een enorme hoeveelheid gegevens vereist om het systeem te trainen om tot een algemene formule te komen, terwijl bij versterkend leren het systeem of de leeragent zelf gegevens creëert door interactie met de omgeving.
- Zowel Begeleid leren als versterkend leren worden gebruikt om enkele innovaties te creëren en te brengen, zoals robots die menselijk gedrag weerspiegelen en werken als een mens en meer interactie met de omgeving veroorzaakt meer groei en ontwikkeling van de systeemprestaties resulteert in meer technologische vooruitgang en groei.
Vergelijkend leren versus versterkingstabel Vergelijkingstabel
| BASIS VOOR
VERGELIJKING | Leren onder toezicht | Versterking leren |
| Definitie | Werkt op bestaande of gegeven voorbeeldgegevens of voorbeelden | Werkt op interactie met de omgeving |
| Voorkeur | Voorkeur in algemene werkmechanismen waar routinetaken moeten worden uitgevoerd | Voorkeur op het gebied van kunstmatige intelligentie |
| Oppervlakte | Komt onder het gebied van Machine Learning | Komt onder het gebied van Machine Learning |
| Platform | Werkt met interactieve softwaresystemen of -applicaties | Ondersteunt en werkt beter in kunstmatige intelligentie waar menselijke interactie de overhand heeft |
| Algemeenheid | Veel open source-projecten evolueren van ontwikkeling op dit gebied | Handiger in kunstmatige intelligentie |
| Algoritme | Er bestaan veel algoritmen om dit leren te gebruiken | Er worden geen bewaakte en niet-bewaakte algoritmen gebruikt |
| integratie | Werkt op elk platform of met elke applicatie | Werkt met alle hardware- of software-apparaten |
Conclusie
Supervised Learning is een gebied van Machine Learning waar de analyse van algemene formule voor een softwaresysteem kan worden bereikt met behulp van de trainingsgegevens of voorbeelden die aan het systeem worden gegeven, dit kan alleen worden bereikt door voorbeeldgegevens voor het trainen van het systeem.
Versterking Leren heeft een leeragent die in wisselwerking staat met de omgeving om het basisgedrag van een menselijk systeem te observeren om het gedragsverschijnsel te bereiken. De toepassingen omvatten besturingstheorie, operationeel onderzoek, speltheorie, informatietheorie, enz.,
De toepassingen van begeleid en versterkend leren verschillen van het doel of doel van een softwaresysteem. Zowel Supervised Learning als Reinforcement Learning hebben enorme voordelen op het gebied van hun toepassingen in de informatica.
De ontwikkeling van verschillende nieuwe algoritmen zorgt voor meer ontwikkeling en verbetering van de prestaties en groei van machine learning, wat zal resulteren in geavanceerde leermethoden in Supervised learning en versterkend leren.
Aanbevolen artikel
Dit is een gids geweest voor Begeleid leren versus Versterkend leren, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Data Science vs Software Engineering | Top 8 nuttige vergelijkingen
- Big Data versus Data Science - Hoe zijn ze anders?
- 3 Beste datacarrières voor Data Scientist versus Data Engineer vs Statistician
- 5 Meest bruikbare verschil tussen data science versus machine learning