Данные, производимые в настоящее время по всему миру, огромны. Эта информация создается не только людьми, но и смартфонами, компьютерами и другими электронными устройствами.
Программист, несомненно, выберет способ обучения алгоритма, использующего конкретную модель обучения, в зависимости от типа доступных данных и предлагаемого стимула.
Основные выводы
- Обучение с полуучителем — это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных и неразмеченных данных. Напротив, обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, при котором модель учится принимать решения на основе вознаграждений и наказаний.
- Обучение с полуучителем больше подходит для задач, где размеченных данных мало или они дороги, а обучение с подкреплением больше подходит для задач, оптимальное решение которых заранее неизвестно.
- Обучение с полуконтролем используется при обработке естественного языка и классификации изображений, а обучение с подкреплением используется в робототехнике и играх.
Полууправляемое обучение против обучения с подкреплением
Полуконтролируемое обучение — это метод машинного обучения. В этом методе помеченные и неразмеченные данные объединяются вместе. В этой комбинации объем размеченных данных невелик, а объем неразмеченных данных велик. Обучение с подкреплением — это алгоритм обучения, основанный на системе вознаграждений. Подкрепление может быть положительным или отрицательным.
Полуконтролируемое обучение находится где-то между алгоритмами контролируемого и неконтролируемого обучения. Он использует сочетание помеченных и немаркированных наборов данных.
Он работает с данными, имеющими всего несколько меток; он работает с немаркированными данными. Этикетки стоят дорого, однако для корпоративных целей нескольких этикеток может быть достаточно.
Обучение с подкреплением — это всего лишь подход к машинному обучению, который вознаграждает за положительное поведение и наказывает за плохое поведение.
В общем, агент обучения с подкреплением способен воспринимать и интерпретировать окружающую среду, действовать и учиться методом проб и ошибок.
Разработчики обучения с подкреплением предлагают способ поощрения желаемого поведения и наказания за негативное поведение.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Полу-контролируемое обучение | Усиление обучения |
|---|---|---|
| Определение | Использует небольшой объем размеченных данных, поддерживая больший набор неразмеченных данных. | Алгоритм с системой вознаграждения |
| Цель | Противостоять недостаткам контролируемого и неконтролируемого обучения. | Выучить ряд действий |
| Взаимодействие агента | Не взаимодействует | Взаимодействует |
| Практическое применение | Анализ речи, классификация интернет-контента | Оптимизация траектории, планирование движения |
| Метки | Он имеет этикетки. | Он не имеет этикеток. |
Что такое полуконтролируемое обучение?
Обучение с полуучителем — это метод машинного обучения, при котором небольшое количество размеченных данных объединяется с набором неразмеченных во время обучения.
Это тип обучения, который существует между обучением без учителя и обучением с учителем. Это крайний случай плохого надзора.
Инженер по машинному обучению или специалист по данным должен снова вручную аннотировать набор данных, что является наиболее важным недостатком любого метода обучения с учителем.
Это очень затратная операция, особенно при работе с большими объемами данных. Наиболее фундаментальным недостатком любого метода неконтролируемого обучения является его узкая область применимости.
Классификатор текстовых документов является частым применением полуконтролируемого обучения. Поскольку в таких обстоятельствах было бы практически невозможно найти большое количество размеченных текстовых документов, обучение с полуучителем является идеальным.
Это просто из-за неэффективности того, чтобы кто-то читал полнотекстовые документы только для того, чтобы назначить простую классификацию.
Самый фундаментальный недостаток любого метода обучения с учителем заключается в том, что набор данных должен быть помечен машинным обучением вручную.
Это чрезвычайно затратная операция, особенно при работе с большими объемами данных. Самым фундаментальным недостатком практически любого обучения без учителя является его узкий диапазон применения.
Ответы людей на формальные учебные задачи с полуучителем дали различные результаты в отношении степени воздействия немаркированного материала.
Обучение с полуучителем также можно использовать для решения более естественных задач обучения. Значительная часть человеческого освоения идей сочетает в себе ограниченное количество прямого обучения в сочетании с огромным количеством немаркированного опыта.
Проблемы обучения такого рода трудно решить. В результате требуются полууправляемые алгоритмы обучения с особыми характеристиками.
Что такое обучение с подкреплением?
Хотя обучение с подкреплением пробудило любопытство многих в области искусственного интеллекта, его широкое признание и использование в реальном мире остаются ограниченными. Несмотря на это, исследований по теоретическим приложениям предостаточно, и есть несколько успешных вариантов использования.
Чтобы получить идеальное решение, агент запрограммирован на поиск долгосрочной и наибольшей общей отдачи.
Эти долгосрочные цели не дают агенту останавливаться на краткосрочных целях. Агент постепенно учится избегать негатива и искать позитив. Эта стратегия обучения использовалась в искусственном интеллекте для управления неконтролируемым машинным обучением с использованием вознаграждений и штрафов.
Последовательное принятие решений имеет важное значение для обучения с подкреплением. Проще говоря, выход определяется состоянием текущего входа, а следующий вход определяется выходом предыдущего входа.
Поскольку суждения в обучении с подкреплением остаются зависимыми, мы называем последовательности зависимых решений.
Существует два вида подкрепления, а именно положительное и отрицательное подкрепление. Положительное подкрепление происходит, когда событие, происходящее в результате определенного поведения, улучшает силу и частоту поведения. Другими словами, это положительно влияет на поведение. Негативное подкрепление определяется как усиление поведения в результате прекращения или избегания негативных обстоятельств.
Искусственный интеллект помещается в игровую среду при обучении с подкреплением. Компьютер использует метод проб и ошибок, чтобы найти решение проблемы. Чтобы убедить компьютер делать то, что хочет программист, искусственный интеллект вознаграждается или наказывается за действия, которые он совершает. Его цель состоит в том, чтобы максимизировать всю прибыль.
Основные различия между полууправляемым обучением и обучением с подкреплением
- Полууправляемое обучение использует помеченные данные для поддержки немаркированных данных, тогда как при обучении с подкреплением вы настраиваете систему вознаграждения для алгоритма.
- Основная цель обучения с полуучителем — противодействовать всем недостаткам других процессов обучения, а основная цель обучения с подкреплением — более эффективно обучать действиям.
- Полууправляемое обучение не взаимодействует с агентом. Обучение с подкреплением взаимодействует с агентом.
- В методе подкрепления действия, предпринятые агентом, влияют на распределение состояний, которые он будет наблюдать в будущем. Это не относится к стандартной (полу-) контролируемой задаче обучения.
- В обучении с подкреплением нет ярлыков, в то время как в полууправляемом обучении они есть.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
