Контрольоване навчання та навчання підсилення - Топ 7 відмінностей

Різниця між контрольованим навчанням та зміцненням навчання

Контрольоване навчання - це поняття машинного навчання, яке означає процес самостійного засвоєння практики розробки функції шляхом вивчення ряду подібних прикладів. Це процес засвоєння узагальненого поняття з кількох прикладів за умови подібних.

Підсилення навчання - це також область машинного навчання, що базується на концепції поведінкової психології, яка працює на взаємодію безпосередньо із середовищем, яке відіграє ключовий компонент у галузі штучного інтелекту.

Контрольоване навчання та посилення навчання потрапляє у сферу машинного навчання, яке було створено американським професіоналом з обчислень Артуром Самуелем Лі в 1959 році, який є фахівцем у галузі комп'ютерних ігор та штучного інтелекту.

Машинне навчання - це частина інформатики, де можливості програмної системи чи програми будуть вдосконалені самі, використовуючи лише дані, а не програмуючи програмістами або кодерами.

У машинному навчанні функціональність та ефективність системи вдосконалюються за рахунок багаторазового виконання завдань за допомогою даних. Машинне навчання також стосується обчислювальної техніки, статистики, прогнозної аналітики тощо.

Давайте розберемося в різниці між контрольованим навчанням та зміцненням докладно в цій публікації.

Порівняння між керівництвом та навчальним підсиленням (Інфографіка)

Нижче наведено найкращі 7 порівнянь між контрольованим навчанням та навчальним підсиленням

Основні відмінності між контрольованим навчанням та навчальним підкріпленням

Нижче наведено різницю між контрольованим навчанням та зміцненням навчання

Контрольоване навчання має дві основні задачі, які називаються регресією та класифікацією, тоді як навчання зміцнення має різні завдання, такі як експлуатація чи розвідка, процеси прийняття рішень Маркова, навчання політиці, глибоке навчання та ціннісне навчання.
Контрольоване навчання аналізує навчальні дані та виробляє узагальнену формулу. Основне підкріплення в навчанні посилення визначено в моделі процесу рішення Маркова.
У контрольованому навчанні кожен приклад матиме пару вхідних об'єктів та вихід із бажаними значеннями, тоді як у процесі підсилення навчання Маркова рішення означає, що агент взаємодіє із середовищем в дискретних кроках, тобто агент здійснює спостереження за кожен часовий період "t" та отримує нагороду за кожне спостереження і, нарешті, мета - зібрати якомога більше нагород, щоб зробити більше спостережень.
У контрольованому навчанні існують різні кількості алгоритмів, що мають переваги та недоліки, які відповідають системній вимозі. У навчанні по зміцненню процесів прийняття рішень Маркова забезпечує математичну основу для моделювання та прийняття рішень.
Найбільш використовувані алгоритми навчання як для контрольованого навчання, так і для посилення навчання - це лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень, алгоритм Байєса, підтримуючі векторні машини та дерева рішень тощо, ті, які можна застосувати в різних сценаріях.
У контрольованому навчанні мета полягає у вивченні загальної формули з наведених прикладів шляхом аналізу заданих входів та виходів функції. У навчанні підкріпленню мета така, як контроль механізму, як теорія управління, теорія ігор тощо, наприклад, керування транспортним засобом або гра в ігри проти іншого гравця тощо,
У навчанні під наглядом і вхід, і вихід будуть доступні для прийняття рішень, коли навчається навчатиметься за багатьма прикладами чи зразковими даними, тоді як при посиленому навчанні відбувається послідовне прийняття рішень, а наступний вхід залежить від рішення учня чи системи, приклади є як грати в шахи проти опонента, роботизований рух в оточенні, теорія ігор.
У контрольованому навчанні потрібна просто узагальнена модель для класифікації даних, тоді як при підкріпленні навчання учень взаємодіє із середовищем для отримання результатів або прийняття рішень, де єдиний вихід буде доступний у початковому стані та результатах, буде багато можливих рішення.
Контрольоване навчання означає, що саме ім'я говорить, що воно є надзвичайно контрольованим, тоді як навчання з підсиленням є менш наглядовим і залежить від агента, який навчається, при визначенні вихідних рішень шляхом пошуку різних можливих шляхів для досягнення найкращого можливого рішення.
Контрольоване навчання робить прогнозування залежно від типу класу, тоді як посилене навчання готується як навчальний агент, коли воно працює як система винагороди та дій.
У контрольованому навчанні потрібна величезна кількість даних для підготовки системи до досягнення узагальненої формули, тоді як при навчанні зміцнення система або навчальний агент самостійно створює дані, взаємодіючи з навколишнім середовищем.
І навчання під контролем, і навчання підкріплення використовуються для створення та впровадження деяких інновацій, як роботів, які відображають людську поведінку та працюють як людина, а взаємодія більше з навколишнім середовищем спричиняє більше зростання та розвиток результативності систем, що призводить до більшого технічного прогресу та зростання.

Таблиця порівняння навчання під контролем навчання та посилення

ОСНОВА ДЛЯ ПОРІВНЯЙТЕ	Контрольоване навчання	Підсилення навчання
Визначення	Працює над наявними чи заданими зразками даних чи прикладів	Працює над взаємодією з навколишнім середовищем
Перевага	Краще в узагальнених робочих механізмах, де потрібно виконувати рутинні завдання	Віддається перевазі в галузі штучного інтелекту
Площа	Підпадає під область машинного навчання	Підпадає під область машинного навчання
Платформа	Працює з інтерактивними програмними системами або програмами	Підтримує та краще працює в галузі штучного інтелекту, де переважає взаємодія людини
Загальність	Багато проектів з відкритим кодом розвиваються в цій галузі	Більш корисно в області штучного інтелекту
Алгоритм	У використанні цього навчання існує багато алгоритмів	Ні контрольовані, ні алгоритми без нагляду
Інтеграція	Працює на будь-якій платформі або з будь-якими додатками	Працює з будь-якими апаратними чи програмними пристроями

Висновок

Контрольоване навчання - це область машинного навчання, де аналіз узагальненої формули для програмної системи може бути досягнутий за допомогою навчальних даних або прикладів, наведених у системі, цього можна досягти лише за допомогою вибіркових даних для навчання системи.

Підсилення навчання - це агент, що взаємодіє з навколишнім середовищем, щоб спостерігати за основною поведінкою людської системи з метою досягнення поведінкового явища. До таких програм належать теорія управління, дослідження операцій, теорія ігор, теорія інформації тощо,

Застосування керованого та підкріпленого навчання відрізняються за призначенням або метою програмної системи. І навчальне навчання, і контрольоване навчання мають величезні переваги в галузі їх застосування в галузі інформатики.

Розробка різних нових алгоритмів спричиняє більше розвитку та підвищення продуктивності та зростання машинного навчання, що призведе до складних методів навчання в контрольованому навчанні, а також до посилення навчання.