Während überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning (RL) allesamt ML-Algorithmen im Bereich KI sind, gibt es Unterschiede zwischen den dreien.
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Reinforcement Learning vs. überwachtes Lernen
Beim überwachten Lernen definieren Sie sowohl die Eingabe als auch die erwartete zugehörige Ausgabe. Sie können beispielsweise eine Reihe von Bildern mit der Bezeichnung Hunde oder Katzen bereitstellen, und es wird erwartet, dass der Algorithmus dann ein neues Tierbild als Hund oder Katze identifiziert.
Algorithmen für überwachtes Lernen lernen Muster und Beziehungen zwischen den Eingabe- und Ausgabepaaren. Anschließend prognostizieren sie Ergebnisse auf der Grundlage neuer Eingabedaten. Es erfordert, dass ein Supervisor, in der Regel ein Mensch, jeden Datensatz in einem Trainingsdatensatz mit einer Ausgabe kennzeichnet.
Im Gegensatz dazu hat RL ein klar definiertes Endziel in Form eines gewünschten Ergebnisses, aber keinen Supervisor, der die zugehörigen Daten im Voraus kennzeichnet. Während des Trainings versucht es nicht, Eingaben bekannten Ausgaben zuzuordnen, sondern Eingaben möglichen Ergebnissen zuzuordnen. Indem Sie erwünschte Verhaltensweisen belohnen, gewichten Sie die besten Ergebnisse.
Reinforcement Learning vs. unüberwachtes Lernen
Algorithmen für unüberwachtes Lernen empfangen während des Trainingsprozesses Eingaben ohne spezifizierte Ausgaben. Mit statistischen Mitteln finden sie versteckte Muster und Zusammenhänge innerhalb der Daten. Sie könnten beispielsweise eine Reihe von Dokumenten bereitstellen, und der Algorithmus kann sie in Kategorien gruppieren, die er anhand der Wörter im Text identifiziert. Sie erhalten keine spezifischen Ergebnisse; sie liegen innerhalb einer bestimmten Bandbreite.
Umgekehrt hat RL ein vorgegebenes Endziel. Obwohl es sich um einen explorativen Ansatz handelt, werden die Erkundungen kontinuierlich validiert und verbessert, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass das Endziel erreicht wird. Es kann sich selbst beibringen, ganz bestimmte Ergebnisse zu erzielen.