Разлика између надзираног учења и ојачавања учења
Надгледано учење је концепт машинског учења који подразумева процес учења праксе самосталног развијања функција учењем на више сличних примера. Ово је процес учења генерализованог концепта из неколико примера који су пружали сличне.
Ојачавање учења је такође подручје машинског учења засновано на концепту психологије понашања која делује на директној интеракцији са окружењем које игра кључну компоненту у области вештачке интелигенције.
Надзирано учење и ојачавање учења спада у подручје машинског учења које је 1959. године сковао амерички рачунарски професионалац Артхур Самуел Лее који је експерт за рачунарске игре и вјештачку интелигенцију.
Машинско учење део је рачунарске науке где ће се способност софтверског система или апликације побољшати сама користећи само податке уместо да их програмирају програмери или кодери.
У машинском учењу способност перформанси или ефикасност система се побољшава опетованим извршавањем задатака коришћењем података. Машинско учење се такође односи на рачунарство, статистику, предиктивну аналитику итд.
Дозволите да разумемо разлику између Надзираног учења и Ојачања учења детаљно у овом посту.
Упоређивање између надзираног учења и усавршавања учења (Инфограпхицс)
Испод је топ 7 поређења између надзираног учења и учења ојачања
Кључне разлике између надзираног учења и ојачавања учења
Испод је разлика између надзираног учења и ојачавања учења
- Надзирано учење има два главна задатка која се називају регресија и класификација, док ојачавање учења има различите задатке као што су експлоатација или истраживање, Марков процес одлучивања, учење о политици, дубинско учење и учење вредности.
- Надзорно учење анализира податке о обуци и даје генерализовану формулу, основно појачање је у моделу Марков процес одлучивања дефинисано у моделу Марковог процеса одлучивања.
- У надгледаном учењу, сваки пример ће имати пар улазних објеката и излаза са жељеним вредностима, док у Марковом процесу доношења одлуке значи да агент комуницира са околином у дискретним корацима, тј. Агент врши проматрање за сваки временски период „т“ и добија награду за свако посматрање и на крају је циљ прикупити што више награда како би се постигло више посматрања.
- У надзорном учењу постоји различит број алгоритама са предностима и недостацима који одговарају системским захтевима. У Ојачавању учења, Марков процес одлучивања пружа математички оквир за моделирање и доношење одлука.
- Најчешће коришћени алгоритми учења и за надгледано учење и за ојачавање су линеарна регресија, логистичка регресија, стабла одлука, Баиесов алгоритам, векторске машине подршке и стабла одлука, итд., Који се могу применити у различитим сценаријима.
- У супервизираном учењу, циљ је научити општу формулу из датих примера анализом датих улаза и излаза функције. У Ојачавању учења циљ је на такав начин као што је механизам контроле попут теорије контроле, теорије игара, итд., На пример, управљање возилом или играње игара против другог играча итд.,
- У надгледаном учењу ће и улаз и излаз бити доступни за доношење одлука где ће се полазник обучавати на многим примерима или датим узорцима података док се у појачаном учењу дешава секвенцијално доношење одлука, а следећи улаз зависи од одлуке ученика или система, примери су попут играња шаха против противника, роботског покрета у окружењу, теорије игара.
- У супервизираном учењу потребан је само генерализовани модел да би се класификовали подаци док је у учењу појачања интеракција са околином ради извлачења резултата или доношења одлука, при чему ће појединачни излаз бити доступан у почетном стању и излазу, биће много могућих решења.
- Надзирано учење значи да само име каже да је под великим надзором, док је учење ојачавања мање надзирано и да зависи од агента учења у одређивању излазних решења на различите начине како би се постигло најбоље могуће решење.
- Надзирано учење чини предвиђање овисно о врсти класе док је појачано учење тренирано као средство учења тамо гдје дјелује као систем награђивања и дјеловања.
- У супервизираном учењу потребна је огромна количина података да би се систем оспособио за постизање генерализоване формуле док при учвршћењу учења систем или агент за учење сам ствара податке интеракцијом са околином.
- И учење под надзором и учење ојачања користе се за стварање и доношење неких иновација попут робота који одражавају људско понашање и који делују попут човека и више интеракција са околином узрокује већи раст и развој перформанси система, што резултира већим технолошким напретком и растом.
Табела упоређивања учења под надзором учења и појачања
| ОСНОВА ЗА
Упоређивање | Надзирано учење | Ојачавање учења |
| Дефиниција | Ради на постојећим или датим узорцима података или примера | Ради на интеракцији са околином |
| Преференце | Пожељно у генерализованим радним механизмима у којима је потребно обавити рутинске задатке | Преферира се у подручју умјетне интелигенције |
| Подручје | Долази под област машинског учења | Долази под област машинског учења |
| Платформа | Ради са интерактивним софтверским системима или апликацијама | Подржава и дјелује боље у умјетној интелигенцији гдје је интеракција човјека |
| Опћенитост | Многи пројекти отвореног кода развијају се на овом пољу | Корисније у вештачкој интелигенцији |
| Алгоритам | Многи алгоритми постоје при коришћењу овог учења | Не користе се ни надзирани, ни надгледани алгоритми |
| Интеграција | Ради на било којој платформи или са било којим апликацијама | Ради са било којим хардверским или софтверским уређајима |
Закључак
Надзирано учење је област машинског учења где се анализа генерализоване формуле софтверског система може постићи коришћењем података о обуци или примерима датим у систему, а то се може постићи само узорком података за обуку система.
Ојачавање учења има средство учења које у интеракцији са околином посматра основно понашање људског система у циљу постизања феномена понашања. Апликације укључују теорију контроле, истраживање операција, теорију игара, теорију информација итд.,
Апликације учења под надзором и појачањем разликују се у сврху или циљ софтверског система. И Надзирано учење и Ојачавање учења имају огромне предности на пољу њихове примене у рачунарској науци.
Развој различитих нових алгоритама узрокује већи развој и побољшање перформанси и раст машинског учења што ће резултирати софистицираним методама учења у супервизираном учењу као и учвршћивањем учења.
Препоручени чланак
Ово је водич за супервизирано учење против учвршћивања, њихово значење, упоређивање између главе, кључне разлике, табела упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Дата Сциенце вс Софтваре Енгинееринг | Топ 8 корисних поређења
- Биг Дата вс Дата Сциенце - како се разликују?
- 3 најбоље каријере података за Дата Сциентист вс Дата Енгинеер вс Статистициан
- 5 Најкориснија разлика између науке о подацима и машинског учења