Caratteristiche e differenza tra apprendimento per rinforzo e supervisionato

Il machine learning è stato utilizzato costantemente per migliorare le prestazioni delle macchine nel tempo. È diventato popolare perché aiuta le macchine o i computer ad apprendere dai dati e a prendere decisioni senza programmazione esplicita. È come insegnare a un computer a riconoscere modelli, come prevedere le preferenze dei film o le tendenze della salute. Ora, l’apprendimento per rinforzo e l’apprendimento supervisionato sono due aree fondamentali dell’apprendimento automatico.

Questo articolo è una breve introduzione alle due aree del machine learning e include alcuni concetti chiave ad esse associati. Analizziamo anche le differenze tra apprendimento per rinforzo e apprendimento supervisionato.

Che cos’è l’apprendimento per rinforzo?

L’apprendimento per rinforzo (RL, Reinforcement learning) nell’apprendimento automatico è come insegnare a un computer a prendere decisioni per tentativi ed errori, proprio come impariamo da ricompense e punizioni. È la scienza del processo decisionale che differisce dal normale apprendimento automatico, poiché non prevede l’addestramento di set di dati. RL è il luogo in cui un algoritmo impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente.

Poiché RL si basa sugli ambienti, sono coinvolti molti parametri. Sono necessarie molte informazioni per apprendere e agire di conseguenza.

Ad esempio, i robot imparano come eseguire compiti, come raccogliere oggetti o camminare, sperimentando diverse azioni e ricevendo feedback in base al loro successo o fallimento . Le auto a guida autonoma, del resto, utilizzano l’apprendimento per rinforzo per navigare in sicurezza sulle strade.

Qual è un esempio di apprendimento per rinforzo?

Un buon esempio di apprendimento per rinforzo è un computer che impara a giocare e migliora con la pratica.

Qual è la differenza tra ML e RL?

Nel machine learning (ML), i problemi vengono spesso suddivisi in parti più piccole e risolti passo dopo passo. Ogni parte viene gestita separatamente senza pensare troppo all’obiettivo generale. L’apprendimento per rinforzo (RL) è diverso. Si tratta di raggiungere un grande obiettivo a lungo termine senza suddividerlo in compiti più piccoli.

Che cos’è l’apprendimento supervisionato?

L’apprendimento supervisionato (SL, Supervised learning) è un paradigma di apprendimento automatico in cui le macchine vengono addestrate utilizzando set di dati etichettati. Quindi le macchine prevedono l’output in base ai dati, il che significa che i dati di input vengono accoppiati con l’output corrispondente o con le etichette di destinazione. Una volta addestrato il modello, puoi utilizzarlo per fare previsioni o classificazioni su dati nuovi e invisibili.

In un sistema di raccomandazione di film, ad esempio, i dati di input potrebbero essere le preferenze dell’utente e le risposte corrette sarebbero i film che sono piaciuti agli utenti.

L’apprendimento supervisionato è ampiamente utilizzato in varie applicazioni, tra cui l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la classificazione delle immagini, il riconoscimento vocale, il rilevamento di frodi, la diagnosi medica , ecc.

Differenza tra apprendimento per rinforzo e supervisionato

1. Approccio all’apprendimento: l’apprendimento per rinforzo è il luogo in cui un algoritmo impara a prendere decisioni interagendo con un ambiente. Impara attraverso tentativi ed errori, prendendo decisioni e ricevendo ricompense o penalità in base a tali decisioni. L’apprendimento supervisionato è il luogo in cui le macchine vengono addestrate utilizzando set di dati etichettati e le macchine quindi prevedono l’output in base ai dati.
2. Processo decisionale: nell’apprendimento supervisionato, hai sia l’input che l’output per il processo decisionale prima di iniziare l’apprendimento. È come avere un sacco di domande pratiche con risposte corrette da cui partire per studiare. Imparerai guardando questi esempi. L’apprendimento per rinforzo consiste nel prendere decisioni passo dopo passo, come giocare a scacchi. Fai una mossa e quello che succede dopo dipende da quella mossa. Quindi, in un certo senso, impari man mano che procedi in base ai risultati delle tue decisioni.
3. Feedback: nell’apprendimento per rinforzo, il feedback si presenta sotto forma di ricompense o punizioni. Quando l’algoritmo prende una decisione, riceve una ricompensa se è una buona scelta e una penalità se è sbagliata. L’apprendimento supervisionato, invece, riceve feedback valutando l’accuratezza delle sue previsioni. Confronta ciò che prevede con le risposte corrette note nei dati di addestramento. Se c’è una mancata corrispondenza, regola i suoi parametri interni per ridurre gli errori e migliorare la precisione.
4. Casi d’uso: l’apprendimento per rinforzo viene utilizzato nella guida autonoma, dove un’auto deve adattarsi alle mutevoli condizioni stradali e prendere decisioni in tempo reale. D’altro canto, l’apprendimento supervisionato è ideale per attività con relazioni input-output ben definite, come il riconoscimento di immagini o il rilevamento di e-mail di spam.

Altri esempi di apprendimento supervisionato sono la classificazione e la regressione. Classificare è come ordinare le cose in gruppi; mentre la regressione consiste nel fare previsioni intelligenti; aiuta a indovinare cose come le vendite future o quanto potrebbe costare una casa.