Nadzirano učenje vs ojačavanje učenja - top 7 razlike

Razlika između nadziranog učenja i usavršavanja učenja

Nadzirano učenje koncept je strojnog učenja koji podrazumijeva proces učenja prakse samostalnog razvijanja funkcija učenjem na više sličnih primjera. Ovo je proces učenja generaliziranog koncepta iz nekoliko primjera pod uvjetom da su slični.

Ojačavanje učenja također je područje strojnog učenja temeljeno na konceptu psihologije ponašanja koja djeluje na izravno interakciju s okolinom koja igra ključnu komponentu u području umjetne inteligencije.

Nadzirano učenje i usavršavanje učenja spada u područje strojnog učenja koje je 1959. godine skovao američki računalni profesionalac Arthur Samuel Lee, stručnjak za računalno igranje i umjetnu inteligenciju.

Strojno učenje dio je Computer Science-a gdje će se sposobnost softverskog sustava ili aplikacije poboljšati sama koristeći samo podatke umjesto da ih programiraju programeri ili koderi.

U strojnom učenju sposobnost ili učinkovitost sustava poboljšava se opetovanim izvršavanjem zadataka korištenjem podataka. Strojno učenje odnosi se i na računarstvo, statistiku, prediktivnu analitiku itd.

neka nam razumiju razliku između nadziranog učenja i usavršavanja učenja detaljno u ovom postu.

Usporedba između nadziranog učenja i učenja ojačanja (Infographics)

Ispod je 7 najboljih usporedbi između nadziranog učenja i poboljšanja učenja

Ključne razlike između nadziranog učenja i poboljšanja učenja

Ispod je razlika između nadziranog učenja i poboljšanja učenja

Nadzirano učenje ima dvije glavne zadaće nazvane regresija i klasifikacija, dok ojačavanje učenja ima različite zadatke kao što su eksploatacija ili istraživanje, Markov postupak odlučivanja, učenje o politici, dubinsko učenje i vrijedno učenje.
Nadzirano učenje analizira podatke o obuci i daje generaliziranu formulu, osnovno pojačanje je u modelu Markov postupak odlučivanja definirano u modelu Markovljevog procesa odlučivanja.
U nadgledanom učenju, svaki će primjer imati par ulaznih objekata i izlaza s željenim vrijednostima, dok u Markovom postupku odlučivanja podrazumijeva da agent stupa u interakciju s okolinom u zasebnim koracima, tj. Agent vrši promatranje za svako vremensko razdoblje "t" i dobiva nagradu za svako promatranje i na kraju je cilj prikupiti što više nagrada kako bi bilo više promatranja.
U Nadziranom učenju postoji različit broj algoritama s prednostima i nedostacima koji odgovaraju zahtjevima sustava. U Ojačavanju učenja, Markov postupak odlučivanja pruža matematički okvir za modeliranje i odlučivanje situacija.
Najčešće korišteni algoritmi učenja i za nadzirano učenje i za ojačavanje su linearna regresija, logistička regresija, stabla odluka, Bayesov algoritam, vektorski strojevi za podršku i stabla odluka, itd., Oni koji se mogu primijeniti u različitim scenarijima.
Cilj je u Nadziranom učenju naučiti opću formulu iz datih primjera analizom zadanih ulaza i izlaza funkcije. U Ojačavanju učenja cilj je na takav način kao što je mehanizam upravljanja poput kontrole teorije, teorije igara itd., Na primjer, upravljanje vozilom ili igranje igara protiv drugog igrača itd.,
U nadgledanom učenju i ulaz i izlaz bit će dostupni za donošenje odluka, gdje će polaznik biti obučen na mnogim primjerima ili datim uzorcima podataka dok se kod pojačanog učenja događa uzastopno donošenje odluka, a sljedeći unos ovisi o odluci učenika ili sustava, primjeri su poput igranja šaha protiv protivnika, robotskog pokreta u okruženju, teorije igara.
U superviziranom učenju potreban je samo generalizirani model za razvrstavanje podataka, dok će u okviru učvršćenog učenja učenik komunicirati sa okolinom kako bi izvukao izlaz ili donio odluke, gdje će pojedinačni izlaz biti dostupan u početnom stanju, a izlazni će biti mnogo mogućih rješenja.
Nadzirano učenje znači da samo ime kaže da je visoko nadzirano, dok je učenje ojačavanja manje nadzirano i ovisi o agentu učenja u određivanju izlaznih rješenja na različite moguće načine kako bi se postiglo najbolje moguće rješenje.
Nadzirano učenje predviđa predviđanje ovisno o vrsti klase, dok je učvršćeno učenje osposobljeno kao sredstvo učenja gdje djeluje kao sustav nagrađivanja i djelovanja.
U nadzornom učenju potrebna je ogromna količina podataka za osposobljavanje sustava za postizanje generalizirane formule, dok pri jačanju učenja sustav ili agent učenja sam stvara podatke interakcijom s okolinom.
Oba učenja pod nadzorom i učvršćivanje koriste se za stvaranje i donošenje nekih inovacija poput robota koji odražavaju ljudsko ponašanje i djeluju poput čovjeka, a interakcija više s okolinom uzrokuje veći rast i razvoj, a performanse sustava rezultiraju većim tehnološkim napretkom i rastom.

Tabela usporedbe učenja nadziranog učenja u odnosu na pojačanje

OSNOVA ZA USPOREDBA	Nadzirano učenje	Ojačavanje učenja
definicija	Radi na postojećim ili danim uzorcima podataka ili primjera	Radi na interakciji s okolinom
Prednost	Preferira se u općenitim radnim mehanizmima gdje je potrebno obavljati rutinske zadatke	Preferira područje umjetne inteligencije
područje	Dolazi pod područje Strojno učenje	Dolazi pod područje Strojno učenje
Platforma	Radi s interaktivnim softverskim sustavima ili aplikacijama	Podržava i djeluje nabolje u umjetnoj inteligenciji gdje prevladava ljudska interakcija
Općenitost	Na ovom se području razvijaju mnogi projekti otvorenog koda	Korisnije u umjetnoj inteligenciji
Algoritam	Mnogi algoritmi postoje pri korištenju ovog učenja	Ne koriste se ni nadzirani, ni nadgledani algoritmi
Integracija	Radi na bilo kojoj platformi ili bilo kojoj aplikaciji	Radi s bilo kojim hardverskim ili softverskim uređajima

Zaključak

Nadzirano učenje područje je strojnog učenja gdje se analiza opće formule softverskog sustava može postići korištenjem podataka o treningu ili primjera koji se daju u sustavu, a to se može postići samo uzorkom podataka za obuku sustava.

Ojačavanje učenja ima sredstvo učenja koje u interakciji s okolinom promatra osnovno ponašanje ljudskog sustava u svrhu postizanja fenomena ponašanja. Aplikacije uključuju teoriju upravljanja, istraživanje operacija, teoriju igara, teoriju informacija itd.,

Primjene nadziranog učenja i učenja ojačanja razlikuju se u svrhu ili cilj softverskog sustava. I Nadzirano učenje i Ojačavanje učenja imaju ogromne prednosti na području njihove primjene u računalnoj znanosti.

Razvoj različitih novih algoritama uzrokuje veći razvoj i poboljšanje performansi i rast strojnog učenja što će rezultirati sofisticiranim metodama učenja u superviziranom učenju, kao i pojačanim učenjem.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za nadzor nad učenjem i osnaživanjem učenja, njihovo značenje, usporedba između glave, ključne razlike, tablica usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -