Différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement
L'apprentissage supervisé est le concept d'apprentissage automatique qui signifie le processus d'apprentissage d'une pratique de développement d'une fonction par lui-même en apprenant à partir d'un certain nombre d'exemples similaires. Il s'agit d'un processus d'apprentissage d'un concept généralisé à partir de quelques exemples, à condition qu'ils soient similaires.
L'apprentissage par renforcement est également un domaine de l'apprentissage automatique basé sur le concept de psychologie comportementale qui travaille sur l'interaction directe avec un environnement qui joue un rôle clé dans le domaine de l'intelligence artificielle.
L'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement relèvent du domaine de l'apprentissage automatique qui a été inventé par un professionnel de l'informatique américain Arthur Samuel Lee en 1959, qui est expert en jeux informatiques et en intelligence artificielle.
L'apprentissage automatique fait partie de l'informatique où la capacité d'un système logiciel ou d'une application sera améliorée par elle-même en utilisant uniquement des données au lieu d'être programmée par des programmeurs ou des codeurs.
Dans le Machine Learning, les performances ou l'efficacité d'un système s'améliorent en effectuant à plusieurs reprises les tâches à l'aide de données. L'apprentissage automatique concerne également l'informatique, les statistiques, l'analyse prédictive, etc.
laissez-nous comprendre la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement en détail dans cet article.
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Différences clés entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement
Voici la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement
- L'apprentissage supervisé a deux tâches principales appelées régression et classification tandis que l'apprentissage par renforcement a différentes tâches telles que l'exploitation ou l'exploration, les processus de décision de Markov, l'apprentissage des politiques, l'apprentissage profond et l'apprentissage de la valeur.
- L'apprentissage supervisé analyse les données de formation et produit une formule généralisée. Dans le renforcement de l'apprentissage, le renforcement de base est défini dans le modèle de processus de décision de Markov.
- Dans l'apprentissage supervisé, chaque exemple aura une paire d'objets d'entrée et une sortie avec les valeurs souhaitées tandis que dans le processus de décision de Markov, l'apprentissage par renforcement signifie que l'agent interagit avec l'environnement par étapes discrètes, c'est-à-dire que l'agent fait une observation pour chaque période de temps «t» et reçoit une récompense pour chaque observation et enfin l'objectif est de collecter autant de récompenses que possible pour faire plus d'observations.
- Dans l'apprentissage supervisé, différents nombres d'algorithmes existent avec des avantages et des inconvénients qui conviennent à la configuration système requise. Dans l'apprentissage par renforcement, le processus de décision de Markov fournit un cadre mathématique pour la modélisation et les situations de prise de décision.
- Les algorithmes d'apprentissage les plus utilisés pour l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement sont la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, l'algorithme de Bayes, les machines à vecteur de support et les arbres de décision, etc., ceux qui peuvent être appliqués dans différents scénarios.
- Dans l'apprentissage supervisé, le but est d'apprendre la formule générale à partir des exemples donnés en analysant les entrées et sorties données d'une fonction. Dans l'apprentissage par renforcement, le but est tel que le mécanisme de contrôle comme la théorie du contrôle, la théorie du jeu, etc., par exemple, conduire un véhicule ou jouer à un jeu contre un autre joueur, etc.,
- Dans l'apprentissage supervisé, les entrées et les sorties seront disponibles pour la prise de décision où l'apprenant sera formé sur de nombreux exemples ou exemples de données fournies tandis que dans l'apprentissage par renforcement, la prise de décision séquentielle se produit et la prochaine entrée dépend de la décision de l'apprenant ou du système, des exemples sont comme jouer aux échecs contre un adversaire, le mouvement robotique dans un environnement, la théorie du jeu.
- Dans l'apprentissage supervisé, il suffit d'un modèle généralisé pour classer les données tandis que dans l'apprentissage par renforcement, l'apprenant interagit avec l'environnement pour extraire la sortie ou prendre des décisions, où la sortie unique sera disponible dans l'état initial et la sortie, sera de plusieurs possibles. solutions.
- L'apprentissage supervisé signifie que le nom lui-même dit qu'il est hautement supervisé tandis que l'apprentissage par renforcement est moins supervisé et dépend de l'agent d'apprentissage pour déterminer les solutions de sortie en arrivant de différentes manières possibles afin d'obtenir la meilleure solution possible.
- L'apprentissage supervisé fait des prédictions en fonction d'un type de classe tandis que l'apprentissage par renforcement est formé comme un agent d'apprentissage où il fonctionne comme un système de récompense et d'action.
- Dans l'apprentissage supervisé, une énorme quantité de données est nécessaire pour former le système pour arriver à une formule généralisée tandis que dans l'apprentissage par renforcement, le système ou l'agent d'apprentissage lui-même crée des données par lui-même en interagissant avec l'environnement.
- L'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement sont utilisés pour créer et apporter des innovations telles que les robots qui reflètent le comportement humain et fonctionnent comme un être humain et interagir davantage avec l'environnement provoque plus de croissance et de développement pour les résultats de performance des systèmes dans plus d'avancement technologique et de croissance.
Tableau comparatif de l'apprentissage supervisé et de l'apprentissage par renforcement
| BASE POUR
COMPARAISON | Enseignement supervisé | Apprentissage par renforcement |
| Définition | Fonctionne sur des exemples ou des données existants ou donnés | Fonctionne sur l'interaction avec l'environnement |
| Préférence | Préféré dans les mécanismes de travail généralisés où les tâches de routine doivent être effectuées | Préféré dans le domaine de l'intelligence artificielle |
| Zone | Entre dans le domaine de l'apprentissage automatique | Entre dans le domaine de l'apprentissage automatique |
| Plate-forme | Fonctionné avec des systèmes ou applications logicielles interactives | Prend en charge et fonctionne mieux dans l'intelligence artificielle où l'interaction humaine est répandue |
| Généralité | De nombreux projets open source évoluent de développement dans ce domaine | Plus utile en intelligence artificielle |
| Algorithme | De nombreux algorithmes existent pour utiliser cet apprentissage | Aucun algorithme supervisé ou non supervisé n'est utilisé |
| L'intégration | Fonctionne sur n'importe quelle plateforme ou avec n'importe quelle application | Fonctionne avec tous les périphériques matériels ou logiciels |
Conclusion
L'apprentissage supervisé est un domaine de l'apprentissage automatique où l'analyse de la formule généralisée pour un système logiciel peut être réalisée en utilisant les données de formation ou des exemples donnés au système, cela ne peut être réalisé que par des exemples de données pour la formation du système.
L'apprentissage par renforcement a un agent d'apprentissage qui interagit avec l'environnement pour observer le comportement de base d'un système humain afin de réaliser le phénomène comportemental. Les applications incluent la théorie du contrôle, la recherche opérationnelle, la théorie des jeux, la théorie de l'information, etc.,
Les applications de l'apprentissage supervisé et par renforcement diffèrent selon le but ou l'objectif d'un système logiciel. L'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement présentent d'énormes avantages dans le domaine de leurs applications en informatique.
Le développement de différents nouveaux algorithmes entraîne plus de développement et d'amélioration des performances et la croissance de l'apprentissage automatique qui se traduira par des méthodes d'apprentissage sophistiquées dans l'apprentissage supervisé ainsi que l'apprentissage par renforcement.
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