Was sind die Hauptunterschiede zwischen Verstärkungslernen und überwachtem Lernen im Bereich des maschinellen Lernens?
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In Supervised Learning wird der Computer mit einem beschrifteten Datensatz versehen und wird dann beauftragt, unbeschriftete Daten mit Hilfe des Wissens aus den beschrifteten Daten zu identifizieren. Diese Methode wird oft für Objekterkennung, Betrug und Spamerkennung verwendet. Zum Beispiel wird das Computersystem mit der Feststellung beauftragt, ob ein bestimmtes Bild ein Löffel oder ein Messer ist. Es wird ein Datensatz von Bildern gegeben, die als Löffel und Messer beschriftet werden. Dann wird der Computer mit dieser Information ein neues Bild gegeben, und es muss herausfinden, ob es einen Löffel oder ein Messer enthält. Es versucht, Muster zu finden. In Reinforcement Learning, der Computer wird einen unbeschrifteten Datensatz gegeben und versucht, seine Aufgabe durch Test und Fehler zu erfüllen. Wenn seine Leistung gut ist, wird es belohnt, und wenn seine schlecht, es wird bestraft. Es versucht, seine Leistung zu verbessern, indem sie die Daten, die aus seiner Erfahrung gesammelt werden, verbessern, wenn Spiele, Self-driving Autos, personalisierten Learning-Algorithmen, die Sie tun, um zu hören, um ein anderes Signal zu geben.
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Mit welchem hast du trainiert?
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Beides.
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