मशीन लर्निंग मॉडल्स को ट्रेनिंग देने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और सुपरवाइज्ड लर्निंग, दो बिल्कुल अलग तरीके हैं। सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल्स को सही जवाब सिखाने के लिए लेबल्ड डेटासेट पर निर्भर करती है, जबकि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट्स को रिवॉर्ड्स और पेनल्टीज़ के आधार पर, एनवायरनमेंट के साथ ट्रायल-एंड-एरर इंटरैक्शन के ज़रिए ट्रेन करती है।
मुख्य बातें
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एनवायरनमेंटल इंटरैक्शन से सीखती है जबकि सुपरवाइज्ड लर्निंग लेबल्ड उदाहरणों से सीखती है
सुपरवाइज़्ड लर्निंग तुरंत फ़ीडबैक देती है; रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अक्सर देर से, कम रिवॉर्ड के साथ काम करती है
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक के बाद एक फैसले लेने में बहुत अच्छा है; सुपरवाइज्ड लर्निंग क्लासिफिकेशन और प्रेडिक्शन के कामों में सबसे अच्छा है।
असल दुनिया की मुश्किल समस्याओं के लिए हाइब्रिड सिस्टम में इन दोनों तरीकों को तेज़ी से मिलाया जा रहा है।
सुदृढीकरण सीखना क्या है?
एक मशीन लर्निंग पैराडाइम जिसमें एक एजेंट एनवायरनमेंटल इंटरैक्शन के ज़रिए सबसे अच्छे एक्शन सीखता है, और अपने फैसलों के आधार पर रिवॉर्ड या पेनल्टी पाता है।
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, एजेंट्स को स्टैटिक डेटासेट के बजाय, एनवायरनमेंट के साथ बार-बार ट्रायल-एंड-एरर इंटरैक्शन के ज़रिए ट्रेन करती है।
कोर मैकेनिज्म एक रिवॉर्ड सिग्नल पर निर्भर करता है जो एजेंट को बताता है कि उसके काम अच्छे थे या बुरे, बिना सही एक्शन बताए।
1989 में क्रिस्टोफर वॉटकिंस द्वारा डेवलप किया गया Q-लर्निंग, इस फील्ड में बेसिक एल्गोरिदम में से एक है।
डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ने अटारी गेम्स में सुपरह्यूमन परफॉर्मेंस हासिल की और गो और शतरंज में वर्ल्ड चैंपियन को हराया।
असल दुनिया में इसके खास इस्तेमाल में रोबोटिक्स कंट्रोल, ऑटोनॉमस ड्राइविंग सिस्टम, और गूगल में डेटा सेंटर कूलिंग को ऑप्टिमाइज़ करना शामिल है।
पर्यवेक्षित अध्ययन क्या है?
एक मशीन लर्निंग तरीका जिसमें मॉडल लेबल वाले ट्रेनिंग डेटा से पैटर्न सीखते हैं, और इनपुट को जाने-पहचाने सही आउटपुट में मैप करते हैं।
सुपरवाइज़्ड लर्निंग के लिए लेबल्ड डेटासेट की ज़रूरत होती है, जहाँ हर इनपुट उदाहरण को सही जवाब या टारगेट वैल्यू के साथ जोड़ा जाता है।
आम एल्गोरिदम में लीनियर रिग्रेशन, डिसीजन ट्री, सपोर्ट वेक्टर मशीन और डीप न्यूरल नेटवर्क शामिल हैं।
यह तरीका आज प्रैक्टिकल AI एप्लीकेशन में सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होता है, और ज़्यादातर इमेज रिकग्निशन, स्पैम डिटेक्शन और मेडिकल डायग्नोसिस सिस्टम को पावर देता है।
ट्रेनिंग डेटा की क्वालिटी सीधे मॉडल की परफॉर्मेंस तय करती है, जिससे डेटा लेबलिंग एक ज़रूरी और अक्सर महंगा स्टेप बन जाता है।
1980 के दशक में पॉपुलर हुए बैकप्रोपेगेशन ने मॉडर्न डीप लर्निंग क्रांति को मुमकिन बनाया, जो ज़्यादातर सुपरवाइज्ड टेक्नीक पर बनी थी।
तुलना तालिका
विशेषता
सुदृढीकरण सीखना
पर्यवेक्षित अध्ययन
सीखने का दृष्टिकोण
पर्यावरणीय संपर्क के माध्यम से परीक्षण और त्रुटि
लेबल किए गए इनपुट-आउटपुट उदाहरणों से सीखना
डेटा आवश्यकताएँ
किसी लेबल वाले डेटा की ज़रूरत नहीं; रिवॉर्ड से सीखें
बड़ी मात्रा में लेबल्ड ट्रेनिंग डेटा की ज़रूरत होती है
एजेंट को अच्छी स्ट्रेटेजी खोजने के लिए एक्सप्लोर करना चाहिए
किसी खोज की ज़रूरत नहीं; डेटा में पैटर्न को फ़ॉलो करता है
नमूना दक्षता
अक्सर लाखों इंटरैक्शन की ज़रूरत होती है
आम तौर पर क्वालिटी लेबल के साथ ज़्यादा सैंपल-एफिशिएंट
विवेचनीयता
रिवॉर्ड फ़ंक्शन और पॉलिसी मुश्किल हो सकती हैं
अक्सर ज़्यादा समझने लायक, खासकर आसान मॉडल के साथ
विस्तृत तुलना
मुख्य शिक्षण दर्शन
बुनियादी फ़र्क इस बात में है कि हर तरीका ज्ञान कैसे हासिल करता है। सुपरवाइज़्ड लर्निंग एक स्टूडेंट की तरह काम करती है जो आंसर की से पढ़ाई करता है, इनपुट को जाने-पहचाने सही आउटपुट से मैप करना सीखता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अनुभव से सीखने जैसा है, जहाँ एक एजेंट यह पता लगाता है कि कौन से काम अच्छे नतीजे देते हैं, उन्हें असल में करके और नतीजों को देखकर। यह फ़िलॉसफ़िकल बंटवारा डेटा की ज़रूरतों से लेकर एल्गोरिदम डिज़ाइन तक सब कुछ तय करता है।
डेटा और प्रतिक्रिया
सुपरवाइज़्ड लर्निंग के लिए ध्यान से क्यूरेट किए गए लेबल वाले डेटासेट की ज़रूरत होती है, जिन्हें बनाना महंगा और समय लेने वाला हो सकता है, लेकिन हर ट्रेनिंग उदाहरण के लिए साफ़ और तुरंत फ़ीडबैक मिलता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग लेबलिंग की समस्या को पूरी तरह से टाल देती है, लेकिन अपनी चुनौती भी पेश करती है: रिवॉर्ड सिग्नल अक्सर कम और देर से मिलता है, जिससे क्रेडिट देना मुश्किल हो जाता है। एक एजेंट को अपनी पूरी स्ट्रैटेजी सफल रही या नहीं, इस बारे में कोई काम का फ़ीडबैक मिलने से पहले सैकड़ों एक्शन लेने पड़ सकते हैं।
व्यावहारिक अनुप्रयोगों
सुपरवाइज़्ड लर्निंग उन इंडस्ट्रीज़ में सबसे ज़्यादा इस्तेमाल होती है जहाँ जाने-पहचाने नतीजों वाला पुराना डेटा मौजूद होता है, यह क्लासिफ़िकेशन, रिग्रेशन और पैटर्न पहचानने के कामों में बहुत अच्छा होता है, जैसे मेडिकल इमेज से बीमारियों का पता लगाना या धोखाधड़ी वाले ट्रांज़ैक्शन का पता लगाना। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग उन सीक्वेंशियल डिसीज़न-मेकिंग प्रॉब्लम्स में अच्छा काम करती है जहाँ सबसे अच्छी स्ट्रैटेजी इंटरैक्शन से खोजनी होती है, जैसे रोबोट को चलना सिखाना, सप्लाई चेन को ऑप्टिमाइज़ करना, या StarCraft II जैसे मुश्किल गेम में महारत हासिल करना।
प्रशिक्षण चुनौतियाँ
दोनों तरीकों में अलग-अलग मुश्किलें आती हैं। सुपरवाइज़्ड लर्निंग डिस्ट्रीब्यूशन शिफ्ट से जूझती है, जहाँ मॉडल ट्रेनिंग उदाहरणों से अलग डेटा पर खराब परफॉर्म करते हैं, और लेबल्ड डेटा में मौजूद बायस को बनाए रख सकते हैं। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एक्सप्लोरेशन-एक्सप्लॉइटेशन ट्रेडऑफ़, सैंपल की इनएफिशिएंसी, और ऐसे रिवॉर्ड फंक्शन डिज़ाइन करने में मुश्किल से जूझती है जो बिना किसी अनचाहे नतीजे के मनचाहा व्यवहार कैप्चर करते हैं। ट्रेनिंग स्टेबिलिटी दोनों पैराडाइम के लिए एक एक्टिव रिसर्च एरिया बना हुआ है।
प्रदर्शन और मापनीयता
सुपरवाइज़्ड लर्निंग एक बहुत ज़्यादा स्केलेबल डिसिप्लिन बन गया है, जिसमें BERT और GPT जैसे प्रीट्रेन्ड मॉडल शानदार ट्रांसफर लर्निंग क्षमता दिखाते हैं। रिइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए मुश्किल माहौल के लिए काफ़ी कम्प्यूटेशनल रिसोर्स की ज़रूरत होती है, हालांकि AlphaGo और AlphaZero जैसी नई खोजों ने दिखाया है कि यह खास डोमेन में सुपरह्यूमन परफॉर्मेंस दे सकता है। हाइब्रिड सिस्टम में इन दोनों तरीकों को तेज़ी से मिलाया जा रहा है जो हर एक की ताकत का फ़ायदा उठाते हैं।
लाभ और हानि
सुदृढीकरण सीखना
लाभ
+लेबल किए गए डेटा के बिना सीखता है
+क्रमिक निर्णयों को अच्छी तरह से संभालता है
+नई रणनीतियाँ खोज सकते हैं
+गतिशील वातावरण के अनुकूल
सहमत
−नमूना अकुशल
−रिवॉर्ड डिज़ाइन मुश्किल है
−ट्रेनिंग अस्थिर हो सकती है
−कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा
पर्यवेक्षित अध्ययन
लाभ
+स्पष्ट प्रशिक्षण संकेत
+परिपक्व टूलिंग और विधियाँ
+मजबूत भविष्यवाणी सटीकता
+मूल्यांकन करना आसान
सहमत
−लेबल किए गए डेटा की आवश्यकता है
−क्रमिक कार्यों में खराब
−ज्ञात पैटर्न तक सीमित
−प्रशिक्षण डेटा से पूर्वाग्रह
सामान्य भ्रांतियाँ
मिथ
सुपरवाइज्ड लर्निंग की तुलना में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को हमेशा ज़्यादा डेटा की ज़रूरत होती है।
वास्तविकता
हालांकि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में अक्सर कई इंटरैक्शन की ज़रूरत होती है, लेकिन तुलना सीधी नहीं है। एक लेबल वाली इमेज सुपरवाइज्ड मॉडल को सिखा सकती है, लेकिन रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट कभी-कभी अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए एनवायरनमेंट में कुछ ही एपिसोड से अच्छे से सीख सकते हैं। असली समस्या यह है कि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग इंटरैक्शन सीक्वेंशियल होते हैं और स्टैटिक डेटासेट को प्रोसेस करने की तुलना में उन्हें पैरेलल करना ज़्यादा मुश्किल होता है।
मिथ
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की हालिया सफलताओं के कारण सुपरवाइज्ड लर्निंग अब पुरानी हो चुकी है।
वास्तविकता
प्रैक्टिकल AI डिप्लॉयमेंट के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग सबसे ज़रूरी चीज़ है। ज़्यादातर प्रोडक्शन सिस्टम, रिकमेंडेशन इंजन से लेकर मेडिकल डायग्नोस्टिक्स तक, सुपरवाइज्ड तरीकों पर निर्भर करते हैं। गेम्स में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग की बड़ी उपलब्धियां ज़्यादातर बिज़नेस एप्लिकेशन में काम नहीं आतीं, जहां लेबल वाला डेटा पहले से मौजूद होता है और एक के बाद एक फैसले लेने की ज़रूरत नहीं होती।
मिथ
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए किसी भी डेटा की ज़रूरत नहीं होती।
वास्तविकता
हालांकि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए लेबल वाले डेटासेट की ज़रूरत नहीं होती, फिर भी इसे इंटरैक्ट करने के लिए एक एनवायरनमेंट की ज़रूरत होती है, जिसमें अक्सर इम्प्लिसिट डेटा होता है या सिमुलेशन की ज़रूरत होती है। एजेंट एक्सप्लोरेशन के ज़रिए अपना ट्रेनिंग डेटा खुद बनाता है, लेकिन यह डेटा कम्प्यूटेशनल टाइम और डिप्लॉय किए गए सिस्टम में संभावित रियल-वर्ल्ड नतीजों की कीमत पर आता है।
मिथ
सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल हमेशा रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट्स से बेहतर जनरलाइज़ करते हैं।
वास्तविकता
जनरलाइज़ेशन प्रॉब्लम और इम्प्लीमेंटेशन पर निर्भर करता है। अलग-अलग सिनेरियो में ट्रेन किया गया एक रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट काफ़ी फ़्लेक्सिबल पॉलिसी बना सकता है, जबकि सुपरवाइज़्ड मॉडल अक्सर अपने ट्रेनिंग डेटा से अलग डिस्ट्रीब्यूशन का सामना करने पर फ़ेल हो जाते हैं। दोनों अप्रोच अलग-अलग तरीकों से आउट-ऑफ़-डिस्ट्रीब्यूशन उदाहरणों के साथ संघर्ष करते हैं।
मिथ
किसी भी प्रॉब्लम के लिए आपको सुपरवाइज्ड या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में से कोई एक चुनना होगा।
वास्तविकता
मॉडर्न AI सिस्टम अक्सर दोनों तरीकों को मिलाते हैं। एक रोबोट परसेप्शन (चीज़ों को पहचानना) के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग और कंट्रोल (मूवमेंट तय करना) के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का इस्तेमाल कर सकता है। इमिटेशन लर्निंग, जो बिहेवियर क्लोनिंग का एक रूप है, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को बूटस्ट्रैप करने के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग का इस्तेमाल करता है, जिससे सैंपल एफिशिएंसी में काफी सुधार होता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग और सुपरवाइज्ड लर्निंग में मुख्य अंतर क्या है?
मुख्य अंतर यह है कि सीखना कैसे होता है। सुपरवाइज़्ड लर्निंग इनपुट-आउटपुट पेयर के एक फिक्स्ड डेटासेट से सीखती है, जहाँ सही जवाब दिए जाते हैं। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग किसी माहौल के साथ इंटरैक्ट करके और किए गए कामों के आधार पर इनाम या पेनल्टी पाकर सीखती है, बिना सीधे सही जवाब बताए। सुपरवाइज़्ड लर्निंग को उदाहरणों से सीखना और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को अनुभव से सीखना समझें।
किस तरीके को ट्रेन करने के लिए ज़्यादा डेटा की ज़रूरत होती है?
यह प्रॉब्लम पर निर्भर करता है। सुपरवाइज़्ड लर्निंग के लिए लेबल वाले उदाहरणों की ज़रूरत होती है, जिन्हें बनाना महंगा हो सकता है लेकिन उन्हें अच्छे से प्रोसेस किया जाता है। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए पहले से लेबल वाले डेटा की ज़रूरत नहीं होती, लेकिन मुश्किल काम सीखने के लिए अक्सर लाखों एनवायर्नमेंटल इंटरैक्शन की ज़रूरत होती है। जिन प्रॉब्लम में बहुत सारा लेबल वाला डेटा होता है, उनके लिए सुपरवाइज़्ड लर्निंग आमतौर पर ज़्यादा सैंपल-एफिशिएंट होती है। सीक्वेंशियल डिसीजन प्रॉब्लम के लिए, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अपने सैंपल हंगर के बावजूद एकमात्र सही ऑप्शन हो सकता है।
क्या रीइन्फोर्समेंट लर्निंग बिना रिवॉर्ड फंक्शन के काम कर सकती है?
ट्रेडिशनल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में असल में एक रिवॉर्ड सिग्नल की ज़रूरत होती है जो यह बताता है कि अच्छा व्यवहार क्या होता है। हालाँकि, इमिटेशन लर्निंग जैसे वेरिएंट बिना किसी साफ़ रिवॉर्ड के एक्सपर्ट डेमोंस्ट्रेशन से सीखते हैं, और इनवर्स रीइन्फोर्समेंट लर्निंग देखे गए व्यवहार से रिवॉर्ड फ़ंक्शन का पता लगाता है। बिना किसी फ़ीडबैक सिग्नल के प्योर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग असल में मुमकिन नहीं है, क्योंकि रिवॉर्ड फ़ंक्शन सीखने का मकसद बताता है।
क्या सुपरवाइज्ड लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का एक सबसेट है?
नहीं, वे मशीन लर्निंग के अंदर अलग-अलग पैराडाइम हैं, हालांकि वे मैथमेटिकल फाउंडेशन शेयर करते हैं। कुछ रिसर्चर सुपरवाइज्ड लर्निंग को एक खास केस के तौर पर देखते हैं, जहां हर उदाहरण नुकसान के बराबर तुरंत रिवॉर्ड देता है। हालांकि, यह फ्रेमिंग यूनिवर्सली एक्सेप्टेड नहीं है, और दोनों फील्ड अलग-अलग एल्गोरिदम, एप्लिकेशन और थ्योरेटिकल फ्रेमवर्क के साथ काफी हद तक इंडिपेंडेंटली डेवलप हुए हैं।
इमेज पहचानने के कामों के लिए कौन सा बेहतर है?
इमेज पहचानने के लिए सुपरवाइज़्ड लर्निंग को बहुत ज़्यादा पसंद किया जाता है। लेबल्ड इमेज डेटासेट के साथ ट्रेन किए गए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क और विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर क्लासिफ़िकेशन, डिटेक्शन और सेगमेंटेशन के कामों में सबसे अच्छा परफ़ॉर्मेंस देते हैं। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को विज़ुअल नेविगेशन और इमेज कैप्शनिंग जैसे इमेज से जुड़े कामों में इस्तेमाल किया गया है, लेकिन कंप्यूटर विज़न में सुपरवाइज़्ड तरीकों के दबदबे की तुलना में ये खास एप्लीकेशन हैं।
डीप लर्निंग दोनों तरीकों से कैसे संबंधित है?
डीप लर्निंग दोनों पैराडाइम में एक फंक्शन एप्रोक्सिमेटर के तौर पर काम करता है। सुपरवाइज्ड लर्निंग में, डीप न्यूरल नेटवर्क बैकप्रोपेगेशन के ज़रिए इनपुट को आउटपुट में मैप करना सीखते हैं। डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में, न्यूरल नेटवर्क वैल्यू फंक्शन या पॉलिसी को एप्रोक्सिमेट करते हैं, जिससे एजेंट रॉ इमेज जैसे हाई-डाइमेंशनल इनपुट को हैंडल कर पाते हैं। CNN और ट्रांसफॉर्मर जैसे आर्किटेक्चर दोनों कॉन्टेक्स्ट में दिखाई देते हैं, हालांकि ट्रेनिंग प्रोसेस काफी अलग होते हैं।
हर एक के मशहूर रियल-वर्ल्ड एप्लीकेशन क्या हैं?
सुपरवाइज़्ड लर्निंग ज़्यादातर इस्तेमाल किए गए AI सिस्टम को पावर देती है: फेशियल रिकग्निशन, इमेजिंग से मेडिकल डायग्नोसिस, ईमेल स्पैम फ़िल्टर, क्रेडिट स्कोरिंग और वॉइस असिस्टेंट। रीइन्फोर्समेंट लर्निंग ने गेम खेलने (अल्फ़ागो, ओपनAI फ़ाइव), रोबोटिक्स (बोस्टन डायनेमिक्स का लोकोमोशन), ऑटोनॉमस गाड़ियों (डिसीज़न-मेकिंग कंपोनेंट्स), और इंडस्ट्रियल ऑप्टिमाइज़ेशन (गूगल का डेटा सेंटर कूलिंग, जिससे 40% एनर्जी की बचत हुई) में काफ़ी सफलता हासिल की है।
क्या इन दोनों तरीकों को मिलाया जा सकता है?
बिल्कुल, और कॉम्बिनेशन तरीके तेज़ी से आम होते जा रहे हैं। इमिटेशन लर्निंग, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग को बूटस्ट्रैप करने के लिए एक्सपर्ट डेमोंस्ट्रेशन पर सुपरवाइज्ड लर्निंग का इस्तेमाल करती है। एक्टर-क्रिटिक मेथड, क्रिटिक नेटवर्क को ट्रेन करने के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग का इस्तेमाल करते हैं, जबकि रीइन्फोर्समेंट लर्निंग, एक्टर को ट्रेन करती है। हाइब्रिड सिस्टम, परसेप्शन मॉड्यूल के लिए सुपरवाइज्ड लर्निंग और डिसीजन-मेकिंग के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का इस्तेमाल कर सकते हैं, जिससे अकेले किसी भी तरीके की तुलना में ज़्यादा काबिल ओवरऑल सिस्टम बनते हैं।
निर्णय
जब आपके पास क्वालिटी लेबल वाला डेटा हो और आपको इमेज रिकग्निशन या फ्रॉड डिटेक्शन जैसी अच्छी तरह से तय समस्याओं पर प्रेडिक्शन या क्लासिफिकेशन करने की ज़रूरत हो, तो सुपरवाइज्ड लर्निंग चुनें। डायनामिक माहौल में सीक्वेंशियल डिसीजन-मेकिंग करते समय रीइन्फोर्समेंट लर्निंग चुनें, जहाँ रोबोटिक्स, गेम खेलने या रियल-टाइम ऑप्टिमाइज़ेशन टास्क जैसे इंटरैक्शन के ज़रिए सबसे अच्छी स्ट्रैटेजी खोजी जानी चाहिए।
