Diferencia entre aprendizaje supervisado y aprendizaje de refuerzo
El aprendizaje supervisado es el concepto de aprendizaje automático que significa el proceso de aprender una práctica de desarrollar una función por sí mismo al aprender de una serie de ejemplos similares. Este es un proceso de aprendizaje de un concepto generalizado a partir de pocos ejemplos proporcionados por otros similares.
El aprendizaje por refuerzo también es un área de aprendizaje automático basada en el concepto de psicología del comportamiento que trabaja en la interacción directa con un entorno que desempeña un componente clave en el área de la inteligencia artificial.
El Aprendizaje supervisado y el Aprendizaje por refuerzo se incluyen en el área de Aprendizaje automático, que fue acuñado por un profesional de la computación estadounidense Arthur Samuel Lee en 1959, experto en juegos de computadora e inteligencia artificial.
Machine Learning es una parte de Computer Science donde la capacidad de un sistema o aplicación de software se mejorará por sí misma utilizando solo datos en lugar de ser programados por programadores o codificadores.
En Machine Learning, la capacidad de rendimiento o la eficiencia de un sistema se mejora al realizar repetidamente las tareas mediante el uso de datos. El aprendizaje automático también se relaciona con la informática, las estadísticas, el análisis predictivo, etc.
comprendamos la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje de refuerzo en detalle en esta publicación.
Comparación directa entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo (infografía)
A continuación se muestra la comparación entre los 7 principales entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo
Diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo
A continuación se muestra la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- El Aprendizaje supervisado tiene dos tareas principales llamadas Regresión y Clasificación, mientras que el Aprendizaje de refuerzo tiene diferentes tareas, como la explotación o la exploración, los procesos de decisión de Markov, el Aprendizaje de políticas, el Aprendizaje profundo y el aprendizaje de valores.
- El aprendizaje supervisado analiza los datos de entrenamiento y produce una fórmula generalizada. En el refuerzo de aprendizaje, el refuerzo básico se define en el proceso de decisión del modelo de Markov.
- En el aprendizaje supervisado, cada ejemplo tendrá un par de objetos de entrada y una salida con los valores deseados, mientras que en el proceso de decisión de Markov de refuerzo de aprendizaje significa que el agente interactúa con el entorno en pasos discretos, es decir, el agente hace una observación para cada período de tiempo "t" y recibe una recompensa por cada observación y, finalmente, el objetivo es recolectar tantas recompensas como sea posible para hacer más observaciones.
- En el aprendizaje supervisado, existen diferentes números de algoritmos con ventajas y desventajas que se ajustan a los requisitos del sistema. En el aprendizaje por refuerzo, el proceso de decisión de Markov proporciona un marco matemático para el modelado y la toma de decisiones.
- Los algoritmos de aprendizaje más utilizados tanto para el aprendizaje supervisado como para el aprendizaje de refuerzo son la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión, el algoritmo de Bayes, las máquinas de vectores de soporte y los árboles de decisión, etc., aquellos que se pueden aplicar en diferentes escenarios.
- En el aprendizaje supervisado, el objetivo es aprender la fórmula general de los ejemplos dados mediante el análisis de las entradas y salidas de una función. En el aprendizaje por refuerzo, el objetivo es tal como un mecanismo de control como la teoría del control, la teoría de los juegos, etc., por ejemplo, conducir un vehículo o jugar juegos contra otro jugador, etc.
- En el aprendizaje supervisado, tanto la entrada como la salida estarán disponibles para la toma de decisiones, donde se capacitará al alumno sobre muchos ejemplos o datos de muestra proporcionados, mientras que en el aprendizaje por refuerzo ocurre la toma de decisiones secuenciales y la siguiente entrada depende de la decisión del alumno o del sistema, los ejemplos son como jugar ajedrez contra un oponente, movimiento robótico en un entorno, teoría de juegos.
- En el aprendizaje supervisado, solo se necesita un modelo generalizado para clasificar los datos, mientras que en el aprendizaje por refuerzo el alumno interactúa con el entorno para extraer la salida o tomar decisiones, donde la salida única estará disponible en el estado inicial y la salida será muy posible. soluciones
- Aprendizaje supervisado significa que el nombre en sí mismo dice que está altamente supervisado, mientras que el aprendizaje de refuerzo está menos supervisado y depende del agente de aprendizaje para determinar las soluciones de salida al llegar a diferentes formas posibles para lograr la mejor solución posible.
- El aprendizaje supervisado hace que la predicción dependa de un tipo de clase, mientras que el aprendizaje de refuerzo se entrena como un agente de aprendizaje donde funciona como un sistema de recompensa y acción.
- En el aprendizaje supervisado, se requiere una gran cantidad de datos para capacitar al sistema para llegar a una fórmula generalizada, mientras que en el aprendizaje por refuerzo, el sistema o el agente de aprendizaje en sí mismo crea datos por sí mismo al interactuar con el entorno.
- Tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje de refuerzo se utilizan para crear y aportar algunas innovaciones, como robots que reflejan el comportamiento humano y funcionan como humanos, e interactuar más con el entorno provoca un mayor crecimiento y desarrollo en el rendimiento de los sistemas, lo que da como resultado un mayor avance tecnológico y crecimiento.
Tabla comparativa de aprendizaje supervisado versus aprendizaje reforzado
| BASE PARA
COMPARACIÓN | Aprendizaje supervisado | Aprendizaje reforzado |
| Definición | Funciona en datos de muestra existentes o dados o ejemplos | Trabaja en la interacción con el medio ambiente. |
| Preferencia | Se prefiere en mecanismos de trabajo generalizados donde se requieren tareas rutinarias. | Preferido en el área de Inteligencia Artificial |
| Zona | Viene bajo el área de Machine Learning | Viene bajo el área de Machine Learning |
| Plataforma | Operado con aplicaciones o sistemas de software interactivos. | Apoya y funciona mejor en inteligencia artificial donde prevalece la interacción humana |
| Generalidad | Muchos proyectos de código abierto están evolucionando de desarrollo en esta área. | Más útil en Inteligencia Artificial |
| Algoritmo | Existen muchos algoritmos al usar este aprendizaje | No se utilizan algoritmos supervisados ni no supervisados. |
| Integración | Se ejecuta en cualquier plataforma o con cualquier aplicación. | Se ejecuta con cualquier dispositivo de hardware o software. |
Conclusión
El aprendizaje supervisado es un área del aprendizaje automático donde el análisis de la fórmula generalizada para un sistema de software se puede lograr mediante el uso de los datos de entrenamiento o ejemplos dados al sistema, esto solo se puede lograr con datos de muestra para entrenar el sistema.
El refuerzo de aprendizaje tiene un agente de aprendizaje que interactúa con el entorno para observar el comportamiento básico de un sistema humano para lograr el fenómeno conductual. Las aplicaciones incluyen teoría de control, investigación de operaciones, teoría de juegos, teoría de la información, etc.
Las aplicaciones del aprendizaje supervisado y de refuerzo difieren en el propósito u objetivo de un sistema de software. Tanto el aprendizaje supervisado como el aprendizaje por refuerzo tienen enormes ventajas en el área de sus aplicaciones en informática.
El desarrollo de diferentes algoritmos nuevos provoca un mayor desarrollo y mejora del rendimiento y el crecimiento del aprendizaje automático que dará como resultado métodos de aprendizaje sofisticados en el aprendizaje supervisado, así como el aprendizaje de refuerzo.
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