Was ist der Unterschied zwischen Reinforcement-, überwachtem und unüberwachtem Machine Learning?
¿Cuál es la diferencia entre el machine learning reforzado, supervisado y no supervisado?
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.
Si bien el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo (RL) son todos algoritmos de ML en el campo de la IA, existen distinciones entre los tres.
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Aprendizaje reforzado frente a aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, usted define tanto la entrada como la salida asociada esperada. Por ejemplo, puede proporcionar un conjunto de imágenes etiquetadas como perros o gatos, y luego se espera que el algoritmo identifique una nueva imagen de un animal como perro o gato.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado aprenden patrones y relaciones entre los pares de entrada y salida. Luego, predicen los resultados en función de los nuevos datos de entrada. Requiere que un supervisor, normalmente una persona humana, etiquete cada registro de datos de un conjunto de datos de entrenamiento con un resultado.
Por el contrario, el RL tiene un objetivo final bien definido en forma de resultado deseado, pero no hay un supervisor que etiquete los datos asociados por adelantado. Durante el entrenamiento, en lugar de intentar asignar las entradas a las salidas conocidas, asigna las entradas a los posibles resultados. Al recompensar los comportamientos deseados, se da importancia a los mejores resultados.
Aprendizaje reforzado frente a aprendizaje no supervisado
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados reciben entradas sin salidas especificadas durante el proceso de entrenamiento. Encuentran patrones y relaciones ocultos dentro de los datos utilizando medios estadísticos. Por ejemplo, puede proporcionar un conjunto de documentos y el algoritmo puede agruparlos en categorías que identifica en función de las palabras del texto. No se obtienen resultados específicos; están dentro de un rango.
Por el contrario, el RL tiene un objetivo final predeterminado. Si bien adopta un enfoque exploratorio, las exploraciones se validan y mejoran continuamente para aumentar la probabilidad de alcanzar el objetivo final. Puede enseñarse a sí mismo a alcanzar resultados muy específicos.