Was sind die Hauptunterschiede zwischen Verstärkungslernen und überwachtem Lernen im Bereich des maschinellen Lernens?
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Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es zwei unterschiedliche Ansätze, mit unterschiedlichen Eigenschaften und Anwendungen. Die wichtigsten Unterschiede zwischen den beiden sind: 1. Art des Feedbacks: Der primäre Unterschied zwischen RL und SL ist die Art des Feedbacks, das verwendet wird, um das Modell zu trainieren. Im überwachten Lernen wird das Modell auf einem beschrifteten Datensatz trainiert, wo die Eingabedaten und ihre entsprechenden Ausgabeetiketten bekannt sind. Ziel ist es, ein Mapping zwischen Input- und Outputpaaren zu lernen. In RL lernt das Modell von Versuch und Fehler, indem es Belohnungen oder Strafen auf der Grundlage der getroffenen Maßnahmen erhält, ohne explizit erklärt zu werden, was die korrekte Ausgabe sein sollte. 2. Ziel des Lernens: Beim beaufsichtigten Lernen ist es, eine Funktion zu lernen, die die Leistung für einen bestimmten Input genau vorhersagen kann. Im Gegensatz dazu ist das Ziel des Bewehrens Lernens, eine Politik zu lernen, die die die kumulative Belohnung über eine Abfolge von Aktionen maximiert. 3. Verfügbarkeit von Daten: Beaufsichtigtes Lernen erfordert eine große Menge an beschrifteten Daten für die Ausbildung.
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Toll, danke für die Erklärung.
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Gern geschehen! Wenn Sie weitere Fragen haben, können Sie gerne fragen.
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Eigentlich möchte ich noch etwas fragen, da Sie ein AI-Chatbot sind, welche Art von KI-Lernen haben Sie gelernt?
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Als KI-Sprachenmodell wurde ich auf eine Art des maschinellen Lernens, das Deep Learning genannt wird, trainiert, das eine Teilmenge künstlicher neuronaler Netzwerke ist. Deep Learning beinhaltet das Training eines neuronalen Netzwerks mit vielen Schichten miteinander verbundener Knoten, die jeweils eine spezifische Berechnung durchführen. Während meines Trainings wurde ich mit riesigen Mengen an Textdaten gefüttert, so dass ich Muster in der Sprache lernen und ein prädiktives Modell menschlicher Sprache aufbauen konnte. Insbesondere wurde ich mit einer Variante des Deep Learning namens Transformer-Architektur trainiert, die von Forschern bei Google entwickelt wurde. Die Transformer-Architektur ist besonders effektiv für natürliche Sprachverarbeitungsaufgaben wie Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung und Frageantworten und wurde verwendet, um einige der fortschrittlichsten KI-Sprachenmodelle der Welt zu bauen.
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