Ohjattu oppiminen vs vahvistusoppiminen - 7 parasta eroa

Ero ohjatun oppimisen ja vahvistusoppimisen välillä

Ohjattu oppiminen on koneoppinnan käsite, joka tarkoittaa prosessin oppimista käytännössä kehittää toiminto itsessään oppimalla useista samanlaisista esimerkeistä. Tämä on prosessi, jolla oppitaan yleistä käsitettä muutamasta esimerkistä, jos vastaavat esimerkit ovat.

Vahvistava oppiminen on myös koneoppimisen ala, joka perustuu käyttäytymispsykologian käsitteeseen, joka toimii vuorovaikutuksessa suoraan ympäristön kanssa, jolla on avaintekijä keinotekoisen älykkyyden alueella.

Ohjattu oppiminen ja vahvistusoppiminen kuuluu koneoppimiseen, jonka amerikkalainen tietotekniikan ammattilainen Arthur Samuel Lee kehitti vuonna 1959, joka on tietokonepelaamisen ja tekoälyn asiantuntija.

Koneoppiminen on osa tietotekniikkaa, jossa ohjelmistojärjestelmän tai sovelluksen suorituskyky paranee itsessään käyttämällä vain tietoja sen sijaan, että ohjelmoijat tai ohjelmoijat ohjelmoisivat niitä.

Koneoppimisessa järjestelmän suorituskyky tai tehokkuus paranee itse suorittamalla toistuvasti tehtäviä datan avulla. Koneoppiminen liittyy myös laskentaan, tilastoihin, ennustavaan analytiikkaan jne.

ymmärtäkäämme tarkemmin eron ohjatun oppimisen ja vahvistusoppimisen välillä tässä viestissä.

Head to Head -vertailu ohjatun oppimisen ja vahvistusopetuksen välillä (infografia)

Alla on seitsemän parhainta vertailua ohjatun oppimisen ja vahvistusoppimisen välillä

Keskeiset erot ohjatun oppimisen ja vahvistusoppimisen välillä

Alla on ero ohjatun oppimisen ja vahvistusoppimisen välillä

Ohjatulla oppimisella on kaksi päätehtävää, nimeltään regressio ja luokittelu, kun taas lujittamisoppimisella on erilaisia tehtäviä, kuten hyväksikäyttö tai etsintä, Markovin päätöksentekoprosessit, politiikan oppiminen, syväoppiminen ja arvonopetus.
Ohjattu oppiminen analysoi harjoitustiedot ja tuottaa yleisen kaavan. Vahvistuksen oppimisessa perusvahvistus määritellään Markovin päätöksentekoprosessissa.
Ohjatussa oppimisessa jokaisessa esimerkissä on pari sisääntulobjekteja ja lähtö haluttujen arvojen kanssa, kun taas vahvistusoppimisessa Markovin päätöksentekoprosessi tarkoittaa, että agentti on vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa erillisissä vaiheissa, ts. Agentti tekee havainnon jokaiselle ajanjaksolle "t" ja saa palkinnon jokaisesta havainnosta ja lopulta tavoitteena on kerätä mahdollisimman monta palkintoa saadaksesi lisää havaintoja.
Ohjatussa oppimisessa on useita algoritmeja, joiden eduilla ja haitoilla on järjestelmävaatimukset. Vahvistusoppimisessa Markovin päätöksentekoprosessi tarjoaa matemaattisen viitekehyksen mallintamiselle ja päätöksentekoon liittyville tilanteille.
Käytetyimmät oppimisalgoritmit sekä ohjattuun oppimiseen että vahvistusoppimiseen ovat lineaarinen regressio, logistinen regressio, päätöspuut, Bayes-algoritmi, tukivektorikoneet ja päätöksentekopuut jne., Joita voidaan soveltaa erilaisissa skenaarioissa.
Ohjatussa oppimisessa tavoitteena on oppia yleinen kaava annetuista esimerkeistä analysoimalla funktion annetut tulot ja lähdöt. Vahvistusoppimisessa tavoite on sellainen kuin ohjausmekanismi, kuten ohjausteoria, peliteoria jne., Esimerkiksi ajoneuvon ajaminen tai pelaaminen toista pelaajaa vastaan jne.,
Ohjatussa oppimisessa sekä syöttö että tuotos ovat käytettävissä päätöksenteossa, jossa oppijaa koulutetaan monien esimerkkien tai annettujen tietojen perusteella, kun taas vahvistusoppimisessa tapahtuu peräkkäinen päätöksenteko ja seuraava syöte riippuu oppijan tai järjestelmän päätöksestä, esimerkkejä ovat kuten shakin pelaaminen vastustajaa vastaan, robottiliike ympäristössä, peliteoria.
Ohjatussa oppimisessa tarvitaan vain yleistetty malli tietojen luokittelemiseksi, kun taas vahvistusoppimisessa oppija on vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa poimiaksesi tuotoksen tai tehdä päätöksiä, joissa yksi ulostulo on käytettävissä alkutilassa ja tuotos, on monta mahdollista ratkaisut.
Ohjattu oppiminen tarkoittaa sitä, että nimi itse sanoo, että sitä valvotaan erittäin voimakkaasti, kun taas vahvistusoppimista valvotaan vähemmän ja se riippuu oppimisagentista määritettäessä tulosratkaisuja toimimalla erilaisilla tavoilla parhaan mahdollisen ratkaisun saavuttamiseksi.
Ohjattu oppiminen tekee ennustamisen luokan tyypistä riippuen, kun taas vahvistusoppiminen koulutetaan oppimisagentiksi, kun se toimii palkitsemis- ja toimintajärjestelmänä.
Ohjatussa oppimisessa tarvitaan valtava määrä tietoa järjestelmän kouluttamiseksi yleisen kaavan saavuttamiseksi, kun taas vahvistusoppimisessa järjestelmä tai oppimisagentti itse luo tietoja itselleen vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa.
Sekä ohjattua oppimista että vahvistusoppimista käytetään luomaan ja tuomaan joitain innovaatioita, kuten robottit, jotka heijastavat ihmisen käyttäytymistä ja toimivat kuten ihminen, ja vuorovaikutuksessa enemmän ympäristön kanssa aiheuttaa enemmän kasvua ja kehitystä järjestelmän suorituskykyyn, mikä johtaa enemmän tekniseen kehitykseen ja kasvuun.

Ohjattu oppiminen vs. vahvistusoppimisen vertailutaulukko

PERUSTA VERTAILU	Ohjattu oppiminen	Vahvistusoppiminen
Määritelmä	Toimii olemassa olevien tai annettujen mallitietojen tai esimerkkien perusteella	Toimii vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa
etusija	Suositaan yleistetyissä työmekanismeissa, joissa vaaditaan rutiinitehtävien suorittamista	Suositaan keinotekoisen älykkyyden alalla
alue	Kuuluu alalle koneoppiminen	Kuuluu alalle koneoppiminen
foorumi	Käytetään vuorovaikutteisissa ohjelmistojärjestelmissä tai sovelluksissa	Tukee ja toimii paremmin tekoälyssä, jossa ihmisen vuorovaikutus on yleistä
yleisyys	Monet avoimen lähdekoodin hankkeet ovat kehittämässä kehitystä tällä alueella	Hyödyllisempi tekoälyssä
algoritmi	Tämän oppimisen käyttämisessä on olemassa monia algoritmeja	Valvottuja tai valvomattomia algoritmeja ei käytetä
Liittäminen	Toimii millä tahansa alustalla tai minkä tahansa sovelluksen kanssa	Toimii laitteiden tai ohjelmistojen kanssa

johtopäätös

Ohjattu oppiminen on koneoppimisen osa-alue, jolla ohjelmistojärjestelmän yleisen kaavan analysointi voidaan saada aikaan käyttämällä järjestelmään annettuja koulutustietoja tai esimerkkejä. Tämä voidaan saavuttaa vain järjestelmän kouluttamiseen tarkoitetulla näytteellä.

Vahvistusoppimisella on oppimisagentti, joka on vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa tarkkailemaan ihmisen järjestelmän peruskäyttäytymistä käyttäytymisilmiön saavuttamiseksi. Sovellukset sisältävät ohjausteorian, operaatiotutkimuksen, peliteorian, informaatioteorian jne.,

Ohjatun ja vahvistavan oppimisen sovellukset eroavat ohjelmistojärjestelmän tarkoituksesta tai päämäärästä. Sekä ohjatulla oppimisella että vahvistusoppimisella on valtavia etuja sovelluksissaan tietotekniikassa.

Erilaisten uusien algoritmien kehittäminen johtaa entistä enemmän suorituskyvyn kehittämiseen ja parantamiseen sekä koneoppimisen kasvuun, mikä johtaa hienostuneisiin oppimismenetelmiin ohjatussa oppimisessa sekä vahvistumiseen liittyvään oppimiseen.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas ohjattuun oppimiseen vs. vahvistusoppimisesta, niiden merkityksestä, vertailusta pään ja pään välillä, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -