ในขณะที่การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมแรง (RL) ล้วนเป็นอัลกอริธึม ML ในด้าน AI แต่ก็มีความแตกต่างระหว่างทั้งสาม
อ่านเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและแบบไม่มีผู้ดูแล »
การเรียนรู้แบบเสริมแรงเทียบกับการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล
ในการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแล คุณกำหนดทั้งอินพุตและเอาต์พุตที่เกี่ยวข้องที่คาดหวัง ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจัดสรรชุดรูปภาพที่มีป้ายกำกับว่าสุนัขหรือแมว จากนั้นอัลกอริทึมจะระบุรูปภาพสัตว์รูปใหม่ว่าเป็นสุนัขหรือแมว
อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลจะเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ระหว่างคู่อินพุตและเอาต์พุต จากนั้นพวกมันจะคาดการณ์ผลลัพธ์ตามข้อมูลอินพุตใหม่ จำเป็นต้องมีผู้ดูแล ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะเป็นมนุษย์ เพื่อติดป้ายกำกับบันทึกข้อมูลแต่ละรายการในชุดข้อมูลการฝึกอบรมด้วยเอาต์พุต
ในทางตรงกันข้าม RL มีเป้าหมายสุดท้ายที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนในรูปแบบของผลลัพธ์ที่ต้องการ แต่ไม่มีผู้ดูแลคอยติดป้ายกำกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องไว้ล่วงหน้า ในระหว่างการฝึกอบรม แทนที่จะพยายามวางแผนอินพุตกับเอาท์พุตที่ทราบ กลับวางแผนอินพุตกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ ด้วยการให้รางวัลแก่พฤติกรรมที่ต้องการ คุณจะให้ความสำคัญกับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
การเรียนรู้แบบเสริมแรงเทียบกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล
อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะได้รับอินพุตโดยไม่มีเอาต์พุตที่ระบุในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม พวกเขาค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลโดยใช้วิธีการทางสถิติ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถให้เอกสารไว้ชุดหนึ่ง และอัลกอริทึมอาจจัดกลุ่มชุดเอกสารนั้นเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ที่อัลกอริทึมระบุตามคำในข้อความ คุณจะไม่ได้รับผลลัพธ์ที่เฉพาะใดๆ ผลลัพธ์จะอยู่ในช่วง
ตรงกันข้าม RL มีเป้าหมายสุดท้ายที่กำหนดไว้ล่วงหน้า แม้ว่าจะใช้แนวทางการสำรวจ แต่การสำรวจก็ได้รับการตรวจสอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นที่จะบรรลุเป้าหมายสุดท้าย สามารถสอนตัวเองให้เข้าถึงผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงได้