Was sind die Hauptunterschiede zwischen Verstärkungslernen und überwachtem Lernen im Bereich des maschinellen Lernens?
In puncto Learning (RL) und controlled learning (SL) sind zwei unterschiedliche Ansätze im Bereich des maschinellen Lernens, mit unterschiedlichen Eigenschaften und Anwendungen. Die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden sind wie folgt: 1. Art des Feedbacks: Der primäre Unterschied zwischen RL und SL ist die Art des Feedbacks, die verwendet wird, um das Modell zu trainieren. Im controlled learning, das Modell wird auf einem beschrifteten Datensatz trainiert, wo die Eingabedaten und ihre entsprechenden Ausgabeetiketten bekannt sind. Ziel ist es, ein Mapping zwischen Input- und Outputpaaren zu lernen. In RL lernt das Modell von Versuch und Fehler, indem es Belohnungen oder Strafen auf der Grundlage der durchgeführten Maßnahmen erhält, ohne explizit erklärt zu werden, was die korrekte Ausgabe sein sollte. 2. Lernziel: Beim überwachten Lernen ist es, eine Funktion zu erlernen, die die die Ausgabe für einen bestimmten Input genau vorhersagen kann. Im Gegensatz dazu ist das Ziel des Verstärkungslernens eine Politik zu erlernen, die die die kumulative Belohnung maximiert, die über eine Reihe von Aktionen erhalten hat. 3. Verfügbarkeit von Daten: Beaufsichtigteslernen erfordert eine große Menge an beschrifteten Daten für