Разлика между контролирано обучение и усилващо обучение
Надзорното обучение е концепцията за машинно обучение, която означава процес на усвояване на практика на разработване на функция чрез самообучение чрез редица подобни примери. Това е процес на усвояване на обобщена концепция от няколко примера, при условие че тези на подобни.
Укрепването на обучението е също област на машинно обучение, основаваща се на концепцията на поведенческата психология, която работи върху взаимодействието директно със среда, която играе ключов компонент в областта на изкуствения интелект.
Надзорното обучение и обучението за подсилване попада в областта на машинното обучение, което е създадено от американския професионален компютър Артур Самюел Лий през 1959 г., който е експерт в компютърните игри и изкуствения интелект.
Машинното обучение е част от компютърните науки, където способността на софтуерна система или приложение ще бъде подобрена сама по себе си, като се използват само данни, вместо да бъдат програмирани от програмисти или кодери.
При машинно обучение способността или ефективността на работата на системата се подобрява чрез многократно изпълнение на задачите чрез използване на данни. Машинното обучение се отнася и до изчислителната техника, статистиката, прогнозната анализа и др.
нека да разберем подробно в тази публикация разликата между контролираното обучение и усилването на обучението.
Сравнение между главата на контролираното обучение и обучението за подсилване (Инфографика)
По-долу е топ 7 сравнението между контролираното обучение и обучението за подсилване
Ключови разлики между контролираното обучение срещу обучението за подсилване
По-долу е разликата между контролирано обучение и усилващо обучение
- Контролираното обучение има две основни задачи, наречени регресия и класификация, докато усилването на обучението има различни задачи като експлоатация или проучване, процеси на решения на Марков, учене на политика, задълбочено обучение и ценно обучение.
- Надзорното обучение анализира данните от обучението и създава обобщена формула, в усилването на обучението основното усилване е определено в модела на процеса на решение на Марков.
- В контролираното обучение всеки пример ще има двойка входни обекти и изход с желани стойности, докато при процеса на усилване на обучението на Марков означава, че агентът взаимодейства с околната среда в отделни стъпки, т.е. агент прави наблюдение за всеки период от време „t“ и получава награда за всяко наблюдение и накрая целта е да се съберат възможно най-много награди, за да се правят повече наблюдения.
- В контролираното обучение съществуват различни брой алгоритми с предимства и недостатъци, които отговарят на системното изискване. В обучението за усилване процесът на вземане на решения на Марков предоставя математическа рамка за моделиране и вземане на решения.
- Най-използваните алгоритми за обучение както за контролирано обучение, така и за усилване на обучението са линейна регресия, логистична регресия, дървета на решения, алгоритъм на Байес, поддържащи векторни машини и дървета на решения и др., Които могат да се прилагат в различни сценарии.
- В контролираното обучение целта е да се научи общата формула от дадените примери чрез анализ на дадените входове и изходи на функция. В Reinforcement Learning целта е по такъв начин като контролен механизъм като теория на управление, теория на игрите и т.н., например шофиране на превозно средство или игра на игри срещу друг играч и т.н.,
- В контролираното обучение и входът и изходът ще бъдат достъпни за вземане на решения, където обучаемият ще бъде обучен по много примери или дадени примерни данни, докато при подсилване на обучението се случва последователно вземане на решения и следващият вход зависи от решението на учащия или системата, примерите са като игра на шах срещу противник, роботизирано движение в среда, теория на игрите.
- При контролираното обучение е необходим просто обобщен модел за класифициране на данните, докато при засилване на обучението учащият взаимодейства със средата, за да извлече резултата или да вземе решения, където единственият изход ще бъде наличен в първоначалното състояние и на изхода, ще бъде от много възможни решения.
- Под контролирано обучение означава, че самото име казва, че е силно контролирано, докато обучението за подсилване е по-малко контролирано и зависи от обучаващия агент при определяне на изходните решения, като се стигне до различни възможни начини, за да се постигне възможно най-доброто решение.
- Контролираното обучение прави прогнозирането в зависимост от типа клас, докато обучението за подсилване се обучава като учебен агент, когато работи като система за възнаграждение и действие.
- При контролираното обучение е необходимо огромно количество данни, за да се обучи системата за достигане до обобщена формула, докато при засилване на обучението системата или учебният агент сам създава данни чрез взаимодействие с околната среда.
- Както обучението под надзор, така и обучението за подсилване се използват за създаване и внедряване на някои иновации като роботи, които отразяват човешкото поведение и работят като човек и взаимодействието повече с околната среда причинява по-голям растеж и развитие на производителността на системите, води до повече технологичен напредък и растеж.
Таблица за сравнение на контролирано обучение срещу усилване
| ОСНОВА ЗА
СРАВНЕНИЕ | Контролирано обучение | Укрепване на обучението |
| дефиниция | Работи по съществуващи или дадени примерни данни или примери | Работи върху взаимодействие с околната среда |
| Предпочитание | Предпочита се в обобщени работни механизми, където се изискват рутинни задачи | Предпочитан в областта на изкуствения интелект |
| ■ площ | Попада в областта на машинното обучение | Попада в областта на машинното обучение |
| платформа | Работи се с интерактивни софтуерни системи или приложения | Подкрепя и работи по-добре в изкуствения интелект, където човешкото взаимодействие е преобладаващо |
| всеобщност | Много проекти с отворен код се развиват в тази област | По-полезно в изкуствения интелект |
| алгоритъм | Много алгоритми съществуват при използването на това обучение | Не се използват нито контролирани, нито контролирани алгоритми |
| интеграция | Работи на всяка платформа или с всякакви приложения | Работи с хардуерни или софтуерни устройства |
заключение
Надзорното обучение е област на машинното обучение, където анализът на обобщена формула за софтуерна система може да бъде постигнат чрез използване на данните за обучение или примери, дадени на системата, това може да се постигне само чрез примерни данни за обучение на системата.
Укрепването на обучението има агент за обучение, който взаимодейства с околната среда, за да наблюдава основното поведение на човешката система, за да се постигне поведенчески феномен. Приложенията включват теория на контрола, операционни изследвания, теория на игрите, теория на информацията и т.н.,
Приложенията на обучението под наблюдение и подсилване се различават в зависимост от целта или целта на софтуерната система. Както контролираното обучение, така и обучението за подсилване имат огромни предимства в областта на техните приложения в компютърните науки.
Разработването на различни нови алгоритми предизвиква по-голямо развитие и подобряване на производителността и растежа на машинното обучение, което ще доведе до усъвършенствани методи на обучение при контролирано обучение, както и до засилване на обучението.
Препоръчителен член
Това е ръководство за контролирано обучение срещу укрепване на обучението, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -
- Data Science vs Software Engineering | Топ 8 полезни сравнения
- Big Data vs Data Science - как са различни?
- 3 най-добри кариери на данни за Data Scientist срещу Data Engineer срещу Statistician
- 5 Най-полезна разлика между Data Science спрямо машинно обучение