今日、世界中で生成されるデータは膨大です。 これらの情報は人間だけでなく、スマートフォンやパソコンなどの電子機器によって作られています。
プログラマーは、利用可能なデータの種類と提供されるインセンティブに基づいて、特定の学習モデルを利用するアルゴリズムをトレーニングする方法を間違いなく選択します。
重要なポイント
- 半教師あり学習は、モデルがラベル付きデータとラベルなしデータでトレーニングされる機械学習の一種です。 対照的に、強化学習は、モデルが報酬と罰に基づいて意思決定を行うことを学習する一種の機械学習です。
- 半教師あり学習は、ラベル付けされたデータが不足しているか高価なタスクに適していますが、強化学習は、最適解が事前にわからないタスクに適しています。
- 半教師あり学習は自然言語処理や画像分類に使用され、強化学習はロボット工学やゲームプレイに使用されます。
半教師あり vs 強化学習
半教師あり学習は機械学習の手法です。この手法では、ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせます。この組み合わせでは、ラベル付きデータの量は少なく、ラベルなしデータの量は多くなります。強化学習は、報酬システムに基づく学習アルゴリズムです。強化は、正または負にすることができます。
半教師あり学習は、教師あり学習アルゴリズムと教師なし学習アルゴリズムの中間に位置します。ラベル付きデータセットとラベルなしデータセットを組み合わせて使用します。
ラベルが数個しかないデータを処理します。 ラベルのないデータを処理します。 ラベルは高価ですが、企業目的であれば、数枚のラベルで十分な場合があります。
強化学習は、悪い行動にペナルティを課しながら、肯定的な行動に報酬を与える単なる機械学習アプローチです。
一般に、強化学習エージェントは、その環境を感知して解釈し、行動し、試行錯誤を経て学習することができます。
強化学習の開発者は、望ましい行動に報酬を与え、否定的な行動を罰する方法を提案しています。
比較表
| 比較のパラメータ | 半教師あり学習 | 強化学習 |
|---|---|---|
| 定義 | 少量のラベル付きデータを使用して、ラベルなしデータのより大きなセットを補強します | 報酬システムを備えたアルゴリズム |
| 目的 | 教師あり学習と教師なし学習の欠点に対処する。 | 一連の動作を覚える |
| エージェントの相互作用 | 相互作用しない | 相互作用 |
| 実用化 | 音声分析、インターネットコンテンツ分類 | 軌道最適化、モーションプランニング |
| ラベル | ラベルが付いています。 | ラベルはありません。 |
半教師あり学習とは
半教師あり学習は、トレーニング中に少量のラベル付きデータをラベルなしのセットと組み合わせる機械学習の方法です。
教師なし学習と教師あり学習の間に存在する一種の学習です。 これは監督が不十分な極端なケースです。
データセットには、機械学習エンジニアまたはデータ サイエンティストが手動で再度注釈を付ける必要があります。これは、教師あり学習手法の最も重要な欠点です。
これは、特に大量のデータを処理する場合に、非常にコストのかかる操作です。 教師なし学習法の最も根本的な欠点は、適用範囲が狭いことです。
テキスト ドキュメント分類器は、半教師あり学習の頻繁なアプリケーションです。 このような状況では、タグ付きのテキスト ドキュメントを多数見つけることは事実上不可能であるため、半教師あり学習が理想的です。
これは単純に、単純な分類を割り当てるためだけに全文文書を読ませるという非効率性によるものです。
教師あり学習手法の最も根本的な欠点は、機械学習者が手動でデータセットにラベルを付ける必要があることです。
これは、特に大量のデータを扱う場合に、非常にコストのかかる操作です。 ほとんどすべての教師なし学習の最も根本的な欠点は、適用範囲が狭いことです。
正式な半教師あり学習タスクに対する人間の回答は、ラベル付けされていない資料の効果の程度に関してさまざまな結果を生み出しています。
半教師あり学習は、より自然な学習の問題にも使用できます。 人間のアイデア獲得のかなりの部分は、限られた直接的な教えと、ラベル付けされていない膨大な量の経験を組み合わせたものです。
この種の学習問題は解決が困難です。 その結果、特定の機能を備えた半教師あり学習アルゴリズムが必要になります。
強化学習とは
強化学習は、人工知能の分野で多くの人の好奇心をかき立ててきましたが、その広範な現実世界での受け入れと使用は依然として限られています。 それにもかかわらず、理論的な応用に関する研究論文は数多くあり、いくつかの成功したユースケースがあります.
理想的なソリューションを得るために、エージェントは長期的かつ最大の全体的な利益を求めるようにプログラムされています。
これらの長期的な目標により、エージェントは短期的な目標に行き詰まることはありません。 エージェントは徐々に否定的なものを避け、肯定的なものを求めることを学びます。 この学習戦略は、報酬と罰則を使用して教師なし機械学習を指示するために人工知能で使用されています。
強化学習には、逐次的な意思決定が不可欠です。 簡単に言えば、出力は現在の入力の状態によって決まり、次の入力は前の入力の出力によって決まります。
強化学習の判断は従属のままであるため、従属決定シーケンスと呼びます。
強化には、正の強化と負の強化の XNUMX 種類があります。 正の強化は、特定の行動の結果として発生するイベントが、行動の強度と頻度を向上させるときに発生します。 つまり、行動に良い影響を与えます。 負の強化は、負の状況が終了または回避された結果、行動が強化されることと定義されます。
強化学習では、人工知能をゲームのような環境に置きます。 コンピュータは試行錯誤を繰り返して問題の解決策を見つけます。 プログラマーが望むことをコンピューターに実行させるために、人工知能はその行為に対して報酬または罰を与えられます。 その目的は、収益全体を最大化することです。
半教師あり学習と強化学習の主な違い
- 半教師あり学習では、ラベル付けされたデータを使用してラベル付けされていないデータを強化しますが、強化学習では、アルゴリズムの報酬システムを設定します。
- 半教師あり学習の主な目的は、他の学習プロセスのすべての欠点に対抗することであり、強化学習の主な目的は、アクションをより効率的に学習することです。
- 半教師あり学習はエージェントと対話しません。 強化学習はエージェントと対話します。
- 強化手法では、エージェントによって実行されたアクションは、エージェントが将来観察する状態の分布に影響を与えます。 これは、標準の (半) 教師あり学習問題には当てはまりません。
- 強化学習にはラベルがありませんが、半教師あり学習にはラベルがあります。
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