Was sind die Hauptunterschiede zwischen Verstärkungslernen und überwachtem Lernen im Bereich des maschinellen Lernens?
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Während sie einige Ähnlichkeiten teilen, unterscheiden sich das Verstärkte Lernen und das Beaufsichtigte Lernen in großer Weise. Beaufsichtigtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird, d.h. Daten mit einem bekannten Etikett. Das Modell wird dann verwendet, um Vorhersagen auf neue, unmarkierte Daten zu machen. Es ist eine Form des maschinellen Lernens, die für die Klassifizierung von Daten in verschiedene Kategorien und für die Vorhersage von Ergebnissen verwendet wird. Andererseits ist Bewehrtes Lernen eine Art des maschinellen Lernens, bei dem das Modell mit Belohnungen und Strafen trainiert wird. Diese Art des Lernens wird oft für Aufgaben verwendet, die eine Maschine erfordern, um Maßnahmen zu ergreifen und Entscheidungen zu treffen. Es wird verwendet, um Probleme zu lösen, bei denen die Lösung nicht bekannt ist, und das Modell muss aus Versuchen und Fehlern lernen. Beaufsichtigtes Lernen wird verwendet, um Daten zu klassifizieren und Ergebnisse vorherzusagen, während Bewehrtes Lernen für Probleme verwendet wird, bei denen die Lösung unbekannt ist und die Maschine durch Versuch und Fehler lernen muss.
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Wie sieht der allgemeine Workflow beim Training einer KI mit Verstärkungslernen und überwachtem Lernen aus? Und können Sie mir einige Beispiele für erfolgreiche KI-Modelle nennen, die mit jeder Methode trainiert wurden?
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