Si bien el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo (RL) son todos algoritmos de ML en el campo de la IA, existen distinciones entre los tres.
Lea sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado »
Aprendizaje reforzado frente a aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, usted define tanto la entrada como la salida asociada esperada. Por ejemplo, puede proporcionar un conjunto de imágenes etiquetadas como perros o gatos, y luego se espera que el algoritmo identifique una nueva imagen de un animal como perro o gato.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado aprenden patrones y relaciones entre los pares de entrada y salida. Luego, predicen los resultados en función de los nuevos datos de entrada. Requiere que un supervisor, normalmente una persona humana, etiquete cada registro de datos de un conjunto de datos de entrenamiento con un resultado.
Por el contrario, el RL tiene un objetivo final bien definido en forma de resultado deseado, pero no hay un supervisor que etiquete los datos asociados por adelantado. Durante el entrenamiento, en lugar de intentar asignar las entradas a las salidas conocidas, asigna las entradas a los posibles resultados. Al recompensar los comportamientos deseados, se da importancia a los mejores resultados.
Aprendizaje reforzado frente a aprendizaje no supervisado
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados reciben entradas sin salidas especificadas durante el proceso de entrenamiento. Encuentran patrones y relaciones ocultos dentro de los datos utilizando medios estadísticos. Por ejemplo, puede proporcionar un conjunto de documentos y el algoritmo puede agruparlos en categorías que identifica en función de las palabras del texto. No se obtienen resultados específicos; están dentro de un rango.
Por el contrario, el RL tiene un objetivo final predeterminado. Si bien adopta un enfoque exploratorio, las exploraciones se validan y mejoran continuamente para aumentar la probabilidad de alcanzar el objetivo final. Puede enseñarse a sí mismo a alcanzar resultados muy específicos.