Diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço
Aprendizado supervisionado é o conceito de aprendizado de máquina que significa o processo de aprender uma prática de desenvolver uma função por si mesmo, aprendendo com vários exemplos semelhantes. Este é um processo de aprendizagem de um conceito generalizado a partir de poucos exemplos, desde os de exemplos semelhantes.
O Aprendizado por Reforço também é uma área de aprendizado de máquina baseada no conceito de psicologia comportamental que trabalha na interação direta com um ambiente que desempenha um componente-chave na área de Inteligência Artificial.
O aprendizado supervisionado e o aprendizado por reforço se enquadram na área de aprendizado de máquina, que foi cunhada por um profissional de computação americano Arthur Samuel Lee em 1959, especialista em jogos de computador e inteligência artificial.
O Machine Learning é uma parte da Ciência da Computação, na qual a capacidade de um sistema ou aplicativo de software será aprimorada por si só usando apenas dados, em vez de ser programada por programadores ou codificadores.
No Machine Learning, a capacidade de desempenho ou eficiência de um sistema melhora a si mesma executando repetidamente as tarefas usando dados. O Machine Learning também se refere à computação, estatística, análise preditiva etc.
vamos entender a diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço em detalhes neste post.
Comparação cara a cara entre aprendizado supervisionado versus aprendizado por reforço (infográficos)
Abaixo está a comparação dos 7 principais entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço
Principais diferenças entre aprendizado supervisionado e aprendizado reforçado
Abaixo está a diferença entre Aprendizado Supervisionado e Aprendizado por Reforço
- O Aprendizado Supervisionado tem duas tarefas principais chamadas Regressão e Classificação, enquanto o Aprendizado por Reforço tem tarefas diferentes, como exploração ou exploração, os processos de decisão de Markov, Aprendizado de Políticas, Aprendizado Profundo e Aprendizado de Valor.
- O aprendizado supervisionado analisa os dados do treinamento e produz uma fórmula generalizada. O reforço básico do aprendizado por reforço é definido no processo de decisão do modelo de Markov.
- No Aprendizado Supervisionado, cada exemplo terá um par de objetos de entrada e uma saída com os valores desejados, enquanto no Processo de Decisão de Markov, por Reinforcement Learning, o agente interage com o ambiente em etapas discretas, ou seja, o agente faz uma observação para cada período de tempo "t" e recebe uma recompensa por cada observação e, finalmente, o objetivo é coletar o máximo de recompensas possível para fazer mais observações.
- No Aprendizado Supervisionado, existem diferentes números de algoritmos com vantagens e desvantagens que atendem aos requisitos do sistema. No aprendizado por reforço, o processo de decisão de Markov fornece uma estrutura matemática para situações de modelagem e tomada de decisão.
- Os algoritmos de aprendizado mais utilizados para o aprendizado supervisionado e o reforço são regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, algoritmo de Bayes, máquinas de vetores de suporte e árvores de decisão, etc., aquelas que podem ser aplicadas em diferentes cenários.
- No Aprendizado Supervisionado, o objetivo é aprender a fórmula geral dos exemplos fornecidos, analisando as entradas e saídas de uma função. No Aprendizado por reforço, o objetivo é o mecanismo de controle, como teoria de controle, teoria de jogos, etc., por exemplo, dirigir um veículo ou jogar contra outro jogador, etc.,
- No aprendizado supervisionado, tanto a entrada quanto a saída estarão disponíveis para a tomada de decisão, onde o aluno será treinado em muitos exemplos ou dados de amostra, enquanto que no aprendizado por reforço ocorre a tomada de decisão seqüencial e a próxima entrada depende da decisão do aluno ou do sistema. como jogar xadrez contra um oponente, movimento robótico em um ambiente, teoria dos jogos.
- No aprendizado supervisionado, é necessário apenas um modelo generalizado para classificar os dados, enquanto no aprendizado reforçado o aluno interage com o ambiente para extrair a saída ou tomar decisões, onde a única saída estará disponível no estado inicial e a saída, será de muitas possíveis possíveis. soluções.
- Aprendizado supervisionado significa que o próprio nome diz que é altamente supervisionado, enquanto o aprendizado por reforço é menos supervisionado e depende do agente de aprendizado na determinação das soluções de saída, chegando a diferentes maneiras possíveis para alcançar a melhor solução possível.
- O aprendizado supervisionado faz previsões dependendo do tipo de classe, enquanto o aprendizado por reforço é treinado como um agente de aprendizado, onde funciona como um sistema de recompensa e ação.
- No aprendizado supervisionado, é necessária uma enorme quantidade de dados para treinar o sistema para chegar a uma fórmula generalizada, enquanto no aprendizado reforçado, o sistema ou o agente de aprendizado cria dados por conta própria, interagindo com o ambiente.
- Tanto o aprendizado supervisionado quanto o aprendizado por reforço são usados para criar e trazer algumas inovações, como robôs que refletem o comportamento humano e funcionam como humanos, e interagir mais com o ambiente causa mais crescimento e desenvolvimento. O desempenho do sistema resulta em mais avanço e crescimento tecnológico.
Tabela de comparação de aprendizado supervisionado vs aprendizado de reforço
| BASE PARA
COMPARAÇÃO | Aprendizado supervisionado | Aprendizagem por reforço |
| Definição | Trabalha com dados ou exemplos de amostra existentes ou fornecidos | Trabalha na interação com o meio ambiente |
| Preferência | Preferido em mecanismos de trabalho generalizados, nos quais é necessário executar tarefas de rotina | Preferido na área de Inteligência Artificial |
| Área | Vem sob a área de Machine Learning | Vem sob a área de Machine Learning |
| Plataforma | Operado com sistemas ou aplicativos de software interativos | Suporta e funciona melhor em Inteligência Artificial, onde a interação humana é predominante |
| Generalidade | Muitos projetos de código aberto estão evoluindo de desenvolvimento nesta área | Mais útil em Inteligência Artificial |
| Algoritmo | Existem muitos algoritmos no uso desse aprendizado | Não são utilizados algoritmos supervisionados ou não supervisionados |
| Integração | É executado em qualquer plataforma ou com qualquer aplicativo | É executado com qualquer dispositivo de hardware ou software |
Conclusão
O Aprendizado Supervisionado é uma área do Aprendizado de Máquina em que a análise da fórmula generalizada para um sistema de software pode ser realizada usando os dados de treinamento ou exemplos fornecidos ao sistema, isso pode ser alcançado apenas por dados de amostra para o treinamento do sistema.
O Aprendizado por Reforço possui um agente de aprendizado que interage com o ambiente para observar o comportamento básico de um sistema humano, a fim de alcançar o fenômeno comportamental. As aplicações incluem teoria de controle, pesquisa operacional, teoria de jogos, teoria da informação etc.,
As aplicações do aprendizado supervisionado e de reforço diferem no objetivo ou objetivo de um sistema de software. O aprendizado supervisionado e o aprendizado por reforço têm enormes vantagens na área de suas aplicações em ciência da computação.
O desenvolvimento de diferentes novos algoritmos causa mais desenvolvimento e aprimoramento do desempenho e crescimento do aprendizado de máquina, o que resultará em métodos sofisticados de aprendizado no aprendizado supervisionado, bem como no aprendizado por reforço.
Artigo recomendado
Este foi um guia para o aprendizado supervisionado versus o aprendizado por reforço, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Ciência de dados versus engenharia de software | Top 8 Comparações úteis
- Big Data vs Data Science - Como são diferentes?
- 3 Melhores Carreiras de Dados para Data Scientist vs Data Engineer vs Statistician
- 5 Diferenças mais úteis entre ciência de dados e aprendizado de máquina