Wie unterscheidet sich Reinforcement Learning von anderen Arten des Lernens, wie Supervised und Unsupervised Learning?
¿En qué se diferencia el aprendizaje por refuerzo de otros tipos de aprendizaje, como el supervisado y el no supervisado?
Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) unterscheidet sich von anderen Arten des Lernens, wie überwachtem und unüberwachtem Lernen, in seinem grundlegenden Ansatz und Paradigma. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem ein Modell aus markierten Beispielen lernt, und dem unüberwachten Lernen, bei dem das Modell versucht, Muster und Strukturen in Anders als beim unüberwachten Lernen, bei dem das Modell versucht, Muster und Strukturen in unmarkierten Daten zu finden, geht es beim RL darum, Agenten zu trainieren, sequenzielle Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen, indem sie mit ihr interagieren und Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Bestrafungen. Der RL-Agent erforscht die Umgebung durch Versuch und Irrtum, lernt aus den Folgen seiner Handlungen und versucht, ein kumulatives Belohnungssignal über die Zeit zu maximieren, anstatt explizit richtige Antworten oder vordefinierte Strukturen zu haben. Diese Versuch-und-Irrtum-Natur von RL ermöglicht es, mit dynamischen, komplexen und unsichere Umgebungen zu bewältigen, wodurch es sich für Aufgaben wie Spiele, Robotik und autonome Systeme.
El aprendizaje por refuerzo (RL) difiere de otros tipos de aprendizaje, como el supervisado y el no supervisado, en su enfoque y paradigma básicos. A diferencia del aprendizaje supervisado, en el que un modelo aprende a partir de ejemplos etiquetados, y del aprendizaje no supervisado, en el que el modelo intenta aprender patrones y estructuras en A diferencia del aprendizaje no supervisado, en el que el modelo trata de encontrar patrones y estructuras en datos no etiquetados, la RL consiste en entrenar a los agentes para que tomen decisiones secuenciales en un entorno interactuando con él y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o castigos. El agente de RL explora el entorno mediante ensayo y error, aprendiendo de las consecuencias de sus acciones e intentando maximizar una señal de recompensa acumulativa a lo largo del tiempo, en lugar de tener respuestas explícitamente correctas o estructuras predefinidas. Esta naturaleza de ensayo y error de la RL le permite enfrentarse a entornos dinámicos, complejos e inciertos, lo que la hace adecuada para tareas como los juegos, la robótica y los sistemas autónomos.