Выбор метода обучения: ключевые различия между обучением с учителем, без учителя и с подкреплением
Разница между обучением с учителем, обучением без учителя и обучением с подкреплением
Обучение с учителем
В обучении с учителем мы подаем на вход алгоритму размеченный набор данных, где входные данные {x} помечены соответствующими выходными данными {y}. Алгоритм изучает связь между {x} и {y}, так что когда ему подается неизвестный вход x, он может предсказать соответствующий выход y.
Обучение без учителя
В обучении без учителя нам предоставляется неразмеченный набор данных, где нет меток {y}. Алгоритм должен сам найти закономерности и структуры в данных. Обучение без учителя часто используется для задач кластеризации, уменьшения размерности и генерации данных.
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением отличается тем, что в нем нет размеченных данных {y}, а вместо этого алгоритм взаимодействует с окружающей средой и получает вознаграждение или наказание за свои действия. Цель состоит в том, чтобы алгоритм научился принимать оптимальные действия, которые приводят к максимально возможному вознаграждению.
Сравнительная таблица
| Особенность | Обучение с учителем | Обучение без учителя | Обучение с подкреплением |
|---|---|---|---|
| Размеченные данные | Обязательны | Не требуются | Не требуются |
| Цель | Научиться предсказывать выходные данные | Найти закономерности и структуры в данных | Найти оптимальные действия |
| Задача | Классификация, регрессия | Кластеризация, уменьшение размерности, генерация данных | Робототехника, игры |
Примеры
Обучение с учителем: Обучение модели распознавания изображений на наборе изображений, помеченных как «собака» или «кошка».
Обучение без учителя: Определение кластеров клиентов на основе их данных о покупках.
Обучение с подкреплением: Обучение робота ходить, получая награду за каждый шаг к цели.
Заключение
Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением представляют собой три различных типа машинного обучения с уникальными целями и задачами. Понимание различий между ними имеет решающее значение для выбора правильного метода для конкретной задачи машинного обучения.