<prompt> Je! ni tofauti gani kuu kati ya ujifunzaji wa kuimarisha na ujifunzaji unaosimamiwa katika uwanja wa ujifunzaji wa mashine?  <response>: Mafunzo ya kuimarisha RL na mafunzo yanayosimamiwa SL ni mbinu mbili tofauti katika uga wa kujifunza kwa mashine, zenye sifa na matumizi tofauti. Tofauti kuu kati ya hizo mbili ni kama ifuatavyo.1. Aina ya maoni: Tofauti kuu kati ya RL na SL ni aina ya maoni yanayotumika kufunza muundo. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, modeli hufunzwa kwenye mkusanyiko wa data ulio na lebo, ambapo data ya ingizo na lebo zinazolingana za matokeo hujulikana. Lengo ni kujifunza ramani kati ya jozi za pembejeo na pato. Katika RL, kielelezo hujifunza kutokana na majaribio na makosa kwa kupokea zawadi au adhabu kulingana na hatua zilizochukuliwa, bila kuambiwa kwa uwazi nini matokeo sahihi yanapaswa kuwa.2. Lengo la kujifunza: Katika ujifunzaji unaosimamiwa, lengo ni kujifunza utendaji ambao unaweza kutabiri kwa usahihi matokeo ya ingizo fulani. Kinyume chake, lengo la kuimarisha ujifunzaji ni kujifunza sera ambayo huongeza zawadi limbikizo zinazopokelewa juu ya mlolongo wa vitendo.3. Upatikanaji wa data: Masomo yanayosimamiwa yanahitaji kiasi kikubwa cha data iliyo na lebo kwa ajili ya mafunzo, wakati ujifunzaji wa uimarishaji unaweza kujifunza kutoka kwa data ndogo sana au hata hakuna data.4. Uchunguzi dhidi ya unyonyaji: Katika ujifunzaji wa kuimarisha, wakala anahitaji kusawazisha kati ya uchunguzi kujaribu vitendo vipya ili kujifunza zaidi kuhusu mazingira na unyonyaji kwa kutumia ujuzi wa sasa ili kuongeza zawadi. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, hakuna uchunguzi unaohusika kwani modeli tayari anajua matokeo sahihi kwa kila ingizo.5. Maombi: Masomo yanayosimamiwa hutumiwa kwa kawaida katika programu kama vile uainishaji wa picha, utambuzi wa usemi na uchakataji wa lugha asilia. Mafunzo ya uimarishaji hutumiwa katika programu kama vile robotiki, kucheza mchezo na kuendesha gari kwa uhuru, ambapo wakala anahitaji kufanya maamuzi kulingana na maoni kutoka kwa mazingira.Kwa muhtasari, ujifunzaji unaosimamiwa hutumiwa kujifunza kutoka kwa data iliyo na lebo ili kutabiri matokeo, huku mafunzo ya uimarishaji yanatumika kujifunza kutokana na majaribio na makosa ili kuongeza zawadi. Maelekezo: mkuu, asante kwa ufafanuzi. Response: Karibu! Ikiwa una maswali yoyote zaidi, jisikie huru kuuliza. Maelekezo: Kwa kweli, kuna jambo lingine ningependa kuuliza, kwa kuwa wewe ni gumzo la AI, ni aina gani ya mafunzo ya AI uliyopewa? Jibu: Kama kielelezo cha lugha ya AI, nilifunzwa juu ya aina ya ujifunzaji wa mashine inayoitwa kujifunza kwa kina, ambayo ni kitengo kidogo cha mitandao ya neva bandia. Kujifunza kwa kina kunahusisha kufundisha mtandao wa neva wenye tabaka nyingi za nodi zilizounganishwa, ambayo kila moja hufanya hesabu maalum.Wakati wa mafunzo yangu, nililishwa na kiasi kikubwa cha data ya maandishi, iliyoniruhusu kujifunza ruwaza katika lugha na kujenga kielelezo cha ubashiri cha lugha ya binadamu. Hasa, nilifunzwa kwa kutumia lahaja ya kujifunza kwa kina inayoitwa usanifu wa Transformer, ambayo ilitengenezwa na watafiti katika Google.Usanifu wa Transfoma ni mzuri sana kwa kazi za kuchakata lugha asilia, kama vile uundaji wa lugha, utafsiri wa mashine, na kujibu maswali, na umetumika kujenga baadhi ya miundo ya juu zaidi ya lugha ya AI duniani. 