Embora o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado e o aprendizado por reforço (RL) sejam todos algoritmos de ML no campo da IA, há distinções entre os três.
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Aprendizado por reforço versus aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, você define tanto a entrada quanto a saída associada esperada. Por exemplo, você pode apresentar um conjunto de imagens rotuladas como cães ou gatos. Com isso, espera-se que o algoritmo identifique uma nova imagem de animal como um cachorro ou gato.
Os algoritmos de aprendizado supervisionado aprendem padrões e relacionamentos entre os pares de entrada e saída. Em seguida, eles preveem os resultados com base em novos dados de entrada. É necessário que um supervisor, normalmente uma pessoa, rotule cada registro de dados em um conjunto de dados de treinamento com uma saída.
Em contraste, o RL tem uma meta final bem definida na forma de um resultado desejado, mas nenhum supervisor para rotular os dados associados com antecedência. Durante o treinamento, em vez de tentar mapear entradas com saídas conhecidas, ele mapeia entradas com resultados possíveis. Ao recompensar os comportamentos desejados, você dá peso aos melhores resultados.
Aprendizado por reforço versus aprendizado não supervisionado
Algoritmos de aprendizado não supervisionado recebem entradas sem saídas especificadas durante o processo de treinamento. Eles encontram padrões e relacionamentos ocultos nos dados usando meios estatísticos. Por exemplo, você pode apresentar um conjunto de documentos e o algoritmo pode agrupá-los em categorias que ele identifica com base nas palavras do texto. Você não obtém nenhum resultado específico; eles estão dentro de um intervalo.
Por outro lado, o RL tem um objetivo final predeterminado. Embora seja necessária uma abordagem exploratória, as explorações são continuamente validadas e aprimoradas para aumentar a probabilidade de atingir a meta final. Ele pode aprender sozinho a alcançar resultados muito específicos.