Diferența dintre învățarea supravegheată și învățarea de consolidare
Învățarea supravegheată este conceptul de învățare automată care înseamnă procesul de învățare a unei practici de dezvoltare a unei funcții prin ea însăși, învățând dintr-o serie de exemple similare. Acesta este un proces de învățare a unui concept generalizat din câteva exemple, cu condiția celor similare.
Învățarea de consolidare este, de asemenea, un domeniu de învățare automată bazat pe conceptul de psihologie comportamentală care lucrează la interacțiunea directă cu un mediu care joacă o componentă cheie în zona Inteligenței artificiale.
Învățarea supravegheată și învățarea de consolidare se încadrează în domeniul învățării prin mașină, care a fost inventat de un profesionist în domeniul calculelor, Arthur Samuel Lee, în 1959, care este expert în jocuri pe calculator și inteligență artificială.
Machine Learning este o parte a Computer Science, unde capacitatea unui sistem sau a unei aplicații software va fi îmbunătățită de la sine folosind doar date în loc să fie programate de programatori sau coderi.
În învățarea automată, capacitatea sau eficiența unui sistem se îmbunătățește prin efectuarea repetată a sarcinilor prin utilizarea datelor. Machine Learning se referă, de asemenea, la calcul, statistici, analize predictive etc.
hai să înțelegem diferența dintre învățarea supravegheată și învățarea de consolidare în detaliu în acest post.
Comparația dintre cap în cap între învățarea supravegheată și învățarea de consolidare (infografie)
Mai jos se află prima comparație între învățarea supravegheată și învățarea de consolidare
Diferențe cheie între învățarea supravegheată și învățarea de consolidare
Mai jos este diferența dintre învățarea supravegheată și învățarea de consolidare
- Învățarea supravegheată are două sarcini principale numite regresie și clasificare, în timp ce învățarea de consolidare are sarcini diferite precum exploatarea sau explorarea, procesele de decizie ale lui Markov, învățarea politicii, învățarea profundă și învățarea valorică.
- Învățarea supravegheată analizează datele de instruire și produce o formulă generalizată, Învățarea la consolidare Armarea de bază este definită în modelul de proces al Deciziei lui Markov.
- În Învățarea supravegheată, fiecare exemplu va avea o pereche de obiecte de intrare și o ieșire cu valorile dorite, în timp ce în procesul de învățare la consolidare, procesul deciziei Markov înseamnă că agentul interacționează cu mediul în pași discret, adică agentul face o observație pentru fiecare perioadă de timp „t” și primește o recompensă pentru fiecare observație și în final obiectivul este să strângă cât mai multe recompense pentru a face mai multe observații.
- În Învățarea supravegheată, există diferite numere de algoritmi cu avantaje și dezavantaje care se potrivesc cerinței sistemului. În procesul de învățare la consolidare, procesul decizional al lui Markov oferă un cadru matematic pentru modelarea și luarea deciziilor.
- Cei mai folosiți algoritmi de învățare, atât pentru învățare supravegheată, cât și pentru învățare de consolidare sunt regresia liniară, regresia logistică, arbori de decizie, algoritmul Bayes, mașini de asistență vectorială și arbori de decizie, etc., care pot fi aplicate în diferite scenarii.
- În Învățarea supravegheată, scopul este de a învăța formula generală din exemplele date prin analizarea intrărilor și ieșirilor date ale unei funcții. În cadrul Armării de învățare, obiectivul este în același fel ca un mecanism de control precum teoria controlului, teoria jocurilor etc., de exemplu, conducerea unui vehicul sau jocul unui alt jucător etc.
- În învățarea supravegheată, atât inputul, cât și rezultatul vor fi disponibile pentru luarea deciziilor, în cazul în care elevul va fi instruit pe mai multe exemple sau date de probă date, în timp ce în procesul de învățare, consolidarea luării deciziilor se întâmplă, iar următoarea intrare depinde de decizia cursantului sau a sistemului, exemple sunt cum ar fi să joci șah împotriva unui adversar, mișcarea robotică într-un mediu, teoria jocurilor.
- În învățarea supravegheată, este nevoie doar de un model generalizat pentru clasificarea datelor, în timp ce în învățarea de consolidare, elevul interacționează cu mediul înconjurător pentru a extrage rezultatul sau a lua decizii, în cazul în care ieșirea unică va fi disponibilă în starea inițială și rezultatul, va fi mult posibil. soluții.
- Învățarea supravegheată înseamnă că însuși numele spune că este foarte supravegheat, în timp ce învățarea de consolidare este mai puțin supravegheată și depinde de agentul de învățare în determinarea soluțiilor de ieșire, ajungând la diferite modalități posibile pentru a obține cea mai bună soluție posibilă.
- Învățarea supravegheată face predicție în funcție de un tip de clasă, în timp ce învățarea prin consolidare este instruită ca un agent de învățare unde funcționează ca un sistem de recompensă și acțiune.
- În învățarea supravegheată, o cantitate uriașă de date este necesară pentru a instrui sistemul pentru a ajunge la o formulă generalizată, în timp ce, în consolidarea învățării, sistemul sau agentul de învățare în sine creează date proprii pentru a interacționa cu mediul.
- Atât învățarea supravegheată, cât și învățarea de consolidare sunt utilizate pentru a crea și a aduce unele inovații, cum ar fi roboții care reflectă comportamentul uman și funcționează ca un om și interacționează mai mult cu mediul, determină mai multă creștere și dezvoltare la performanțele sistemelor rezultă în mai mult avansare și creștere tehnologică.
Tabelul de comparare a învățării supravegheate vs. consolidare
| BAZA PENTRU
COMPARAŢIE | Învățare supravegheată | Consolidarea învățării |
| Definiție | Funcționează pe date sau exemple de date existente sau date | Lucrează la interacțiunea cu mediul |
| Preferinţă | De preferat în mecanisme de lucru generalizate în care trebuie să fie efectuate sarcini de rutină | Preferat în domeniul Inteligenței artificiale |
| Zonă | Se încadrează în zona de învățare automată | Se încadrează în zona de învățare automată |
| Platformă | Funcționează cu sisteme sau aplicații software interactive | Sprijină și funcționează mai bine în inteligența artificială, în care interacțiunea umană este predominantă |
| Generalitate | Multe proiecte open source evoluează în dezvoltare în acest domeniu | Mai util în inteligența artificială |
| Algoritmul | Mulți algoritmi există în utilizarea acestei învățări | Nu sunt folosiți nici algoritmi supravegheați, nici nesupravegheați |
| Integrare | Se execută pe orice platformă sau cu orice aplicații | Se execută cu orice dispozitiv hardware sau software |
Concluzie
Învățarea supravegheată este un domeniu de învățare automată în care analiza formulei generalizate pentru un sistem software poate fi realizată folosind datele de instruire sau exemple date sistemului, aceasta poate fi obținută doar prin datele de eșantion pentru instruirea sistemului.
Reinforcement Learning are un agent de învățare care interacționează cu mediul înconjurător pentru a observa comportamentul de bază al unui sistem uman pentru a realiza fenomenul comportamental. Aplicațiile includ teoria controlului, cercetarea operațiunilor, teoria jocurilor, teoria informației etc.
Aplicațiile învățării supravegheate și de consolidare diferă în funcție de scopul sau scopul unui sistem software. Atât învățarea supravegheată, cât și învățarea de consolidare au avantaje uriașe în zona aplicațiilor lor în informatică.
Dezvoltarea de noi algoritmi determină mai multă dezvoltare și îmbunătățire a performanței și creșterii învățării automate, ceea ce va duce la metode de învățare sofisticate în învățarea supravegheată, precum și la învățare de consolidare.
Articol recomandat
Acesta a fost un ghid pentru Învățarea supravegheată și învățarea de consolidare, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Știința datelor vs Ingineria software | Top 8 comparații utile
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- 3 cele mai bune cariere de date pentru Data Scientist vs Data Engineer vs Statisticist
- 5 Cea mai utilă diferență între știința datelor și învățarea mașinii