Reinforcement learning (RL) and supervised learning (SL) are two different approaches in the field of machine learning, with distinct characteristics and applications. The main differences between the two are as follows:

1. Type of feedback: The primary difference between RL and SL is the type of feedback used to train the model. In supervised learning, the model is trained on a labeled dataset, where the input data and their corresponding output labels are known. The goal is to learn a mapping between input and output pairs. In RL, the model learns from trial and error by receiving rewards or penalties based on the actions taken, without being explicitly told what the correct output should be.

2. Learning objective: In supervised learning, the objective is to learn a function that can accurately predict the output for a given input. In contrast, the goal of reinforcement learning is to learn a policy that maximizes the cumulative reward received over a sequence of actions.

3. Availability of data: Supervised learning requires a large amount of labeled data for training, while reinforcement learning can learn from very little data or even no data.

4. Exploration vs. exploitation: In reinforcement learning, the agent needs to balance between exploration (trying out new actions to learn more about the environment) and exploitation (using the current knowledge to maximize rewards). In supervised learning, there is no exploration involved as the model already knows the correct output for each input.

5. Applications: Supervised learning is commonly used in applications such as image classification, speech recognition, and natural language processing. Reinforcement learning is used in applications such as robotics, game playing, and autonomous driving, where the agent needs to make decisions based on feedback from the environment.

In summary, supervised learning is used to learn from labeled data to predict outputs, while reinforcement learning is used to learn from trial and error to maximize rewards.
การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL) และการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (SL) เป็นสองแนวทางที่แตกต่างกันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมีลักษณะและการใช้งานที่แตกต่างกัน ความแตกต่างหลักระหว่างทั้งสองมีดังนี้: 1. ประเภทของคำติชม: ความแตกต่างหลักระหว่าง RL และ SL คือประเภทของคำติชมที่ใช้ในการฝึกโมเดล ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โมเดลจะได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งทราบข้อมูลอินพุตและป้ายกำกับเอาต์พุตที่เกี่ยวข้อง เป้าหมายคือการเรียนรู้การแมประหว่างคู่อินพุตและเอาต์พุต ใน RL โมเดลเรียนรู้จากการลองผิดลองถูกโดยการได้รับรางวัลหรือการลงโทษตามการดำเนินการ โดยไม่ได้รับการบอกอย่างชัดเจนว่าผลลัพธ์ที่ถูกต้องควรเป็นอย่างไร 2. วัตถุประสงค์การเรียนรู้: ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน วัตถุประสงค์คือเพื่อเรียนรู้ฟังก์ชันที่สามารถทำนายผลลัพธ์ของอินพุตที่กำหนดได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม เป้าหมายของการเรียนรู้แบบเสริมกำลังคือการเรียนรู้นโยบายที่จะเพิ่มรางวัลสะสมที่ได้รับสูงสุดตามลำดับการกระทำ 3. ความพร้อมใช้งานของข้อมูล: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม ในขณะที่การเรียนรู้แบบเสริมสามารถเรียนรู้จากข้อมูลเพียงเล็กน้อยหรือแม้กระทั่งไม่มีข้อมูลเลย 4. การสำรวจและการแสวงหาประโยชน์: ในการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เจ้าหน้าที่จำเป็นต้องสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจ (ลองดำเนินการใหม่เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม) และการแสวงหาผลประโยชน์ (ใช้ความรู้ในปัจจุบันเพื่อเพิ่มรางวัลสูงสุด) ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน ไม่มีการสำรวจที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากแบบจำลองรู้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับแต่ละอินพุตแล้ว 5. การใช้งาน: การเรียนรู้แบบมีผู้สอนมักใช้ในแอพพลิเคชั่นต่างๆ เช่น การจำแนกภาพ การรู้จำคำพูด และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้แบบเสริมกำลังถูกนำมาใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ การเล่นเกม และการขับขี่แบบอัตโนมัติ ซึ่งตัวแทนจำเป็นต้องตัดสินใจตามผลตอบรับจากสภาพแวดล้อม โดยสรุป การเรียนรู้แบบมีผู้สอนใช้เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อทำนายผลลัพธ์ ในขณะที่การเรียนรู้แบบเสริมใช้เพื่อเรียนรู้จากการลองผิดลองถูกเพื่อเพิ่มผลตอบแทนสูงสุด
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence