While they share some similarities, Reinforcement learning and supervised learning differ in major ways.


Supervised learning is a type of machine learning where a model is trained using labelled data, which means data with a known label. The model is then used to make predictions on new, unlabelled data. It is a form of machine learning that is used for classifying data into different categories and for predicting outcomes.


On the other hand, reinforcement learning is a type of machine learning where the model is trained using rewards and punishments. This type of learning is often used for tasks that require a machine to take actions and make decisions. It is used to solve problems where the solution is not known, and the model has to learn from trial and error.


Supervised learning is used for classifying data and predicting outcomes, while reinforcement learning is used for problems where the solution is unknown and the machine must learn through trial and error.
แม้ว่าพวกเขาจะมีความคล้ายคลึงกัน แต่การเรียนรู้แบบเสริมกำลังและการเรียนรู้แบบมีผู้สอนมีความแตกต่างกันอย่างมาก การเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่โมเดลได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่มีป้ายกำกับที่รู้จัก จากนั้นแบบจำลองจะถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ข้อมูลใหม่ที่ไม่มีป้ายกำกับ เป็นรูปแบบหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการจำแนกข้อมูลเป็นหมวดหมู่ต่างๆ และสำหรับการทำนายผลลัพธ์ ในทางกลับกัน การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่โมเดลได้รับการฝึกฝนโดยใช้รางวัลและการลงโทษ การเรียนรู้ประเภทนี้มักใช้สำหรับงานที่ต้องใช้เครื่องจักรในการดำเนินการและตัดสินใจ ใช้เพื่อแก้ปัญหาโดยไม่ทราบวิธีแก้ไข และแบบจำลองต้องเรียนรู้จากการลองผิดลองถูก การเรียนรู้แบบมีผู้สอนจะใช้สำหรับการจำแนกข้อมูลและการทำนายผลลัพธ์ ในขณะที่การเรียนรู้แบบเสริมกำลังใช้สำหรับปัญหาที่ไม่ทราบวิธีแก้ปัญหา และเครื่องจะต้องเรียนรู้ผ่านการลองผิดลองถูก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence