Die Datenmenge, die heutzutage rund um den Globus produziert wird, ist enorm. Diese Informationen werden nicht nur von Menschen, sondern auch von Smartphones, Computern und anderen elektronischen Geräten erstellt.
Ein Programmierer würde zweifellos entscheiden, wie er einen Algorithmus trainiert, der ein bestimmtes Lernmodell verwendet, basierend auf der Art der verfügbaren Daten und dem angebotenen Anreiz.
Key Take Away
- Semi-überwachtes Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell mit gekennzeichneten und nicht gekennzeichneten Daten trainiert wird. Im Gegensatz dazu ist Reinforcement Learning eine Art maschinelles Lernen, bei dem ein Modell lernt, Entscheidungen auf der Grundlage von Belohnungen und Bestrafungen zu treffen.
- Semi-überwachtes Lernen eignet sich eher für Aufgaben, bei denen gekennzeichnete Daten knapp oder teuer sind, während Reinforcement Learning eher für Aufgaben geeignet ist, bei denen die optimale Lösung nicht im Voraus bekannt ist.
- Halbüberwachtes Lernen wird bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildklassifizierung eingesetzt, während verstärkendes Lernen in der Robotik und beim Spielen eingesetzt wird.
Semi-überwachtes vs. bestärkendes Lernen
Semi-überwachtes Lernen ist a Maschinelles Lernen Methode. Bei diesem Verfahren werden gekennzeichnete und nicht gekennzeichnete Daten miteinander kombiniert. In dieser Kombination ist die Menge an gekennzeichneten Daten klein und die Menge an nicht gekennzeichneten Daten groß. Verstärkung lernen ist ein Lernalgorithmus, der auf einem Belohnungssystem basiert. Verstärkung kann positiv oder negativ sein.
Semi-überwachtes Lernen liegt irgendwo zwischen überwacht und Unbeaufsichtigtes Lernen Algorithmen. Es verwendet eine Mischung aus beschrifteten und unbeschrifteten Datensätzen.
Es funktioniert mit Daten, die nur wenige Labels haben; es funktioniert mit unbeschrifteten Daten. Etiketten sind teuer, doch für Unternehmenszwecke können ein paar Etiketten ausreichen.
Reinforcement Learning ist nur ein maschineller Lernansatz, der positives Verhalten belohnt und schlechtes Verhalten bestraft.
Im Allgemeinen ist ein Reinforcement-Learning-Agent in der Lage, seine Umgebung zu erfassen und zu interpretieren, zu handeln und durch Versuch und Irrtum zu lernen.
Entwickler von Reinforcement Learning schlagen einen Weg vor, gewünschtes Verhalten zu belohnen und negatives Verhalten zu bestrafen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Halbüberwachtes Lernen | Verstärkung lernen |
|---|---|---|
| Definition | Verwendet eine kleine Menge an gekennzeichneten Daten, die einen größeren Satz an nicht gekennzeichneten Daten unterstützt | Ein Algorithmus mit Belohnungssystem |
| Ziel | Um den Nachteilen des überwachten und unüberwachten Lernens entgegenzuwirken. | Um eine Reihe von Aktionen zu lernen |
| Interaktion des Agenten | Interagiert nicht | Interagiert |
| Praktische Anwendung | Sprachanalyse, Klassifizierung von Internetinhalten | Bahnoptimierung, Bewegungsplanung |
| Etiketten | Es hat Etiketten. | Es hat keine Etiketten. |
Was ist teilüberwachtes Lernen?
Semi-überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der während des Trainings eine kleine Menge gekennzeichneter Daten mit einer Reihe nicht gekennzeichneter Daten kombiniert wird.
Es ist eine Art des Lernens, die zwischen unüberwachtem Lernen und überwachtem Lernen liegt. Es ist ein extremer Fall von schlechter Aufsicht.
Der Datensatz muss erneut manuell von einem Machine Learning Engineer oder einem Data Scientist kommentiert werden, was der wichtigste Nachteil jeder Technik des überwachten Lernens ist.
Dies ist ein sehr kostspieliger Vorgang, insbesondere wenn es sich um große Datenmengen handelt. Der grundlegendste Nachteil jeder Methode des unüberwachten Lernens ist ihr enger Anwendungsbereich.
Ein Textdokument-Klassifikator ist eine häufige Anwendung des halbüberwachten Lernens. Da es unter diesen Umständen praktisch unmöglich wäre, eine große Anzahl von getaggten Textdokumenten zu finden, bietet sich halbüberwachtes Lernen an.
Dies liegt einfach an der Ineffizienz, jemanden Volltextdokumente durchlesen zu lassen, nur um eine einfache Klassifizierung zuzuweisen.
Der grundlegendste Nachteil jeder Technik des überwachten Lernens besteht darin, dass der Datensatz von maschinellen Lernern manuell gekennzeichnet werden muss.
Dies ist ein extrem kostspieliger Vorgang, insbesondere wenn mit großen Datenmengen gearbeitet wird. Der grundlegendste Nachteil von fast jedem unüberwachten Lernen war sein enger Anwendungsbereich.
Menschliche Antworten auf formale halbüberwachte Lernaufgaben haben eine Vielzahl von Ergebnissen hinsichtlich des Wirkungsgrades von unbeschriftetem Material hervorgebracht.
Halbüberwachtes Lernen kann auch für natürlichere Lernprobleme verwendet werden. Ein wesentlicher Teil des menschlichen Ideenerwerbs kombiniert ein begrenztes Stück direktes Unterrichten gepaart mit einer riesigen Menge an unbeschrifteter Erfahrung.
Lernprobleme dieser Art sind schwer zu lösen. Daher werden halbüberwachte Lernalgorithmen mit besonderen Merkmalen benötigt.
Was ist Reinforcement Learning?
Während Reinforcement Learning die Neugier vieler auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz geweckt hat, bleiben seine weit verbreitete Akzeptanz und Verwendung in der realen Welt begrenzt. Trotzdem gibt es zahlreiche Forschungsarbeiten zu theoretischen Anwendungen, und es gab einige erfolgreiche Anwendungsfälle.
Um eine ideale Lösung zu erhalten, ist der Agent so programmiert, dass er eine langfristige und größtmögliche Gesamtrendite anstrebt.
Diese langfristigen Ziele halten den Agenten davon ab, sich mit kurzfristigeren Zielen ins Stocken zu bringen. Der Agent lernt allmählich, das Negative zu meiden und das Positive zu suchen. Diese Lernstrategie wurde in der künstlichen Intelligenz verwendet, um unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen mit Belohnungen und Strafen zu steuern.
Das sequentielle Treffen von Entscheidungen ist für das bestärkende Lernen unerlässlich. Mit einfachen Worten, die Ausgabe wird durch den Zustand der aktuellen Eingabe bestimmt, und die nächste Eingabe wird durch die Ausgabe der vorherigen Eingabe bestimmt.
Da Urteile beim Reinforcement Learning abhängig bleiben, nennen wir abhängige Entscheidungsfolgen.
Es gibt zwei Arten von Verstärkung, nämlich positive und negative Verstärkung. Positive Verstärkung tritt auf, wenn ein Ereignis, das als Ergebnis eines bestimmten Verhaltens auftritt, die Stärke und Häufigkeit des Verhaltens verbessert. Mit anderen Worten, es beeinflusst das Verhalten positiv. Negative Verstärkung ist definiert als Verhaltensstärkung infolge der Beendigung oder Vermeidung eines negativen Umstands.
Künstliche Intelligenz wird beim Reinforcement Learning in eine spielähnliche Umgebung gebracht. Der Computer verwendet Versuch und Irrtum, um eine Lösung für das Problem zu finden. Um den Computer dazu zu bringen, das zu tun, was der Programmierer wünscht, wird die künstliche Intelligenz für ihre Handlungen belohnt oder bestraft. Ziel ist es, die Gesamtrendite zu maximieren.
Hauptunterschiede zwischen halbüberwachtem und bestärkendem Lernen
- Beim halbüberwachten Lernen werden gekennzeichnete Daten verwendet, um nicht gekennzeichnete Daten zu stärken, während Sie beim Reinforcement Learning ein Belohnungssystem für einen Algorithmus einrichten.
- Der Hauptzweck des halbüberwachten Lernens besteht darin, allen Nachteilen anderer Lernverfahren entgegenzuwirken, und der Hauptzweck des Reinforcement Learning besteht darin, Handlungen effizienter zu lernen.
- Semi-überwachtes Lernen interagiert nicht mit dem Agenten. Reinforcement Learning interagiert mit dem Agenten.
- Bei der Verstärkungstechnik beeinflussen die vom Agenten durchgeführten Aktionen die Verteilung der Zustände, die er in Zukunft beobachten wird. Dies ist beim Standardproblem des (semi-)überwachten Lernens nicht der Fall.
- Beim bestärkenden Lernen gibt es keine Labels, beim halbüberwachten Lernen dagegen schon.
Letzte Aktualisierung: 25. November 2023
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Emma Smith hat einen MA-Abschluss in Englisch vom Irvine Valley College. Sie ist seit 2002 Journalistin und schreibt Artikel über die englische Sprache, Sport und Recht. Lesen Sie mehr über mich auf ihr Bio-Seite.
