Was ist der Unterschied zwischen Reinforcement-, überwachtem und unüberwachtem Machine Learning?
Qual é a diferença entre machine learning reforçado, supervisionado e não supervisionado?
Während überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning (RL) allesamt ML-Algorithmen im Bereich KI sind, gibt es Unterschiede zwischen den dreien.
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Reinforcement Learning vs. überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen definieren Sie sowohl die Eingabe als auch die erwartete zugehörige Ausgabe. Sie können beispielsweise eine Reihe von Bildern mit der Bezeichnung Hunde oder Katzen bereitstellen, und es wird erwartet, dass der Algorithmus dann ein neues Tierbild als Hund oder Katze identifiziert.
Algorithmen für überwachtes Lernen lernen Muster und Beziehungen zwischen den Eingabe- und Ausgabepaaren. Anschließend prognostizieren sie Ergebnisse auf der Grundlage neuer Eingabedaten. Es erfordert, dass ein Supervisor, in der Regel ein Mensch, jeden Datensatz in einem Trainingsdatensatz mit einer Ausgabe kennzeichnet.
Im Gegensatz dazu hat RL ein klar definiertes Endziel in Form eines gewünschten Ergebnisses, aber keinen Supervisor, der die zugehörigen Daten im Voraus kennzeichnet. Während des Trainings versucht es nicht, Eingaben bekannten Ausgaben zuzuordnen, sondern Eingaben möglichen Ergebnissen zuzuordnen. Indem Sie erwünschte Verhaltensweisen belohnen, gewichten Sie die besten Ergebnisse.
Reinforcement Learning vs. unüberwachtes Lernen
Algorithmen für unüberwachtes Lernen empfangen während des Trainingsprozesses Eingaben ohne spezifizierte Ausgaben. Mit statistischen Mitteln finden sie versteckte Muster und Zusammenhänge innerhalb der Daten. Sie könnten beispielsweise eine Reihe von Dokumenten bereitstellen, und der Algorithmus kann sie in Kategorien gruppieren, die er anhand der Wörter im Text identifiziert. Sie erhalten keine spezifischen Ergebnisse; sie liegen innerhalb einer bestimmten Bandbreite.
Umgekehrt hat RL ein vorgegebenes Endziel. Obwohl es sich um einen explorativen Ansatz handelt, werden die Erkundungen kontinuierlich validiert und verbessert, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass das Endziel erreicht wird. Es kann sich selbst beibringen, ganz bestimmte Ergebnisse zu erzielen.
Embora o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado e o aprendizado por reforço (RL) sejam todos algoritmos de ML no campo da IA, há distinções entre os três.
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Aprendizado por reforço versus aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, você define tanto a entrada quanto a saída associada esperada. Por exemplo, você pode apresentar um conjunto de imagens rotuladas como cães ou gatos. Com isso, espera-se que o algoritmo identifique uma nova imagem de animal como um cachorro ou gato.
Os algoritmos de aprendizado supervisionado aprendem padrões e relacionamentos entre os pares de entrada e saída. Em seguida, eles preveem os resultados com base em novos dados de entrada. É necessário que um supervisor, normalmente uma pessoa, rotule cada registro de dados em um conjunto de dados de treinamento com uma saída.
Em contraste, o RL tem uma meta final bem definida na forma de um resultado desejado, mas nenhum supervisor para rotular os dados associados com antecedência. Durante o treinamento, em vez de tentar mapear entradas com saídas conhecidas, ele mapeia entradas com resultados possíveis. Ao recompensar os comportamentos desejados, você dá peso aos melhores resultados.
Aprendizado por reforço versus aprendizado não supervisionado
Algoritmos de aprendizado não supervisionado recebem entradas sem saídas especificadas durante o processo de treinamento. Eles encontram padrões e relacionamentos ocultos nos dados usando meios estatísticos. Por exemplo, você pode apresentar um conjunto de documentos e o algoritmo pode agrupá-los em categorias que ele identifica com base nas palavras do texto. Você não obtém nenhum resultado específico; eles estão dentro de um intervalo.
Por outro lado, o RL tem um objetivo final predeterminado. Embora seja necessária uma abordagem exploratória, as explorações são continuamente validadas e aprimoradas para aumentar a probabilidade de atingir a meta final. Ele pode aprender sozinho a alcançar resultados muito específicos.