रीइन्फोर्समेंट लर्निंग आणि सुपरवाइज्ड लर्निंग हे मशीन लर्निंग मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्याचे दोन मूलभूतपणे भिन्न दृष्टिकोन आहेत. सुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडेल्सना अचूक उत्तरे शिकवण्यासाठी लेबल केलेल्या डेटासेटवर अवलंबून असते, तर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग बक्षिसे आणि दंडांच्या मार्गदर्शनाखाली, पर्यावरणासोबत प्रयत्न-त्रुटीच्या (ट्रायल-अँड-एरर) परस्परसंवादातून एजंट्सना प्रशिक्षित करते.
ठळक मुद्दे
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पर्यावरणीय आंतरक्रियेतून शिकते, तर सुपरवाइज्ड लर्निंग लेबल केलेल्या उदाहरणांमधून शिकते.
पर्यवेक्षित शिक्षण तात्काळ प्रतिसाद देते; प्रबलन शिक्षण अनेकदा विलंबित, विरळ प्रतिफळांसह कार्य करते.
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग क्रमिक निर्णय घेण्यात उत्कृष्ट आहे; तर सुपरवाइज्ड लर्निंग वर्गीकरण आणि भाकिताच्या कार्यांमध्ये आघाडीवर आहे.
वास्तविक जगातील जटिल समस्यांसाठी संकरित प्रणालींमध्ये या दोन दृष्टिकोनांना वाढत्या प्रमाणात एकत्र केले जात आहे.
प्रबलन शिक्षण काय आहे?
एक मशीन लर्निंग प्रतिमान, ज्यामध्ये एजंट पर्यावरणीय परस्परसंवादातून सर्वोत्तम कृती शिकतो आणि आपल्या निर्णयांवर आधारित बक्षिसे किंवा दंड मिळवतो.
रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये, एजंटना स्थिर डेटासेटऐवजी, पर्यावरणासोबत वारंवार प्रयत्न-त्रुटीच्या संवादातून प्रशिक्षण दिले जाते.
मुख्य यंत्रणा एका बक्षीस संकेतावर अवलंबून असते, जो नेमकी कोणती कृती करायची हे स्पष्ट न करता, एजंटला त्याच्या कृती चांगल्या होत्या की वाईट हे सांगतो.
1989 मध्ये क्रिस्टोफर वॉटकिन्स यांनी विकसित केलेले क्यू-लर्निंग, या क्षेत्रातील पायाभूत अल्गोरिदमपैकी एक आहे.
डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंगने अटारी गेम्समध्ये मानवातीत कामगिरी साधली आणि गो व बुद्धिबळातील विश्वविजेत्यांना पराभूत केले, हे सर्वश्रुत आहे.
उल्लेखनीय वास्तविक-जगातील उपयोगांमध्ये रोबोटिक्स नियंत्रण, स्वायत्त ड्रायव्हिंग सिस्टीम आणि गुगलमधील डेटा सेंटर कूलिंगचे ऑप्टिमायझेशन यांचा समावेश आहे.
पर्यवेक्षित शिक्षण काय आहे?
एक मशीन लर्निंग पद्धत, ज्यामध्ये मॉडेल्स लेबल केलेल्या प्रशिक्षण डेटामधून पॅटर्न शिकतात आणि इनपुटला ज्ञात योग्य आउटपुटशी जोडतात.
पर्यवेक्षित शिक्षणासाठी लेबल केलेल्या डेटासेटची आवश्यकता असते, ज्यामध्ये प्रत्येक इनपुट उदाहरणाची योग्य उत्तर किंवा लक्ष्य मूल्याशी जोडी केलेली असते.
सामान्य अल्गोरिदममध्ये लिनियर रिग्रेशन, डिसिजन ट्री, सपोर्ट व्हेक्टर मशीन आणि डीप न्यूरल नेटवर्क यांचा समावेश होतो.
आज व्यावहारिक एआय अनुप्रयोगांमध्ये या दृष्टिकोनाचे वर्चस्व आहे, आणि बहुतांश प्रतिमा ओळख, स्पॅम शोध आणि वैद्यकीय निदान प्रणाली याच दृष्टिकोनावर चालतात.
प्रशिक्षण डेटाची गुणवत्ता थेट मॉडेलच्या कार्यक्षमतेवर अवलंबून असते, त्यामुळे डेटा लेबलिंग ही एक महत्त्वपूर्ण आणि अनेकदा खर्चिक पायरी ठरते.
१९८० च्या दशकात लोकप्रिय झालेल्या बॅकप्रोपगेशनमुळे, मोठ्या प्रमाणावर सुपरवाइज्ड तंत्रांवर आधारित असलेल्या आधुनिक डीप लर्निंग क्रांतीला चालना मिळाली.
तुलना सारणी
वैशिष्ट्ये
प्रबलन शिक्षण
पर्यवेक्षित शिक्षण
शिकण्याची पद्धत
पर्यावरणीय आंतरक्रियेद्वारे प्रयत्न-त्रुटी पद्धत
लेबल केलेल्या इनपुट-आउटपुट उदाहरणांवरून शिकणे
डेटा आवश्यकता
लेबल केलेल्या डेटाची आवश्यकता नाही; बक्षिसांमधून शिकते.
मोठ्या प्रमाणात लेबल केलेल्या प्रशिक्षण डेटाची आवश्यकता असते
अभिप्राय प्रकार
विलंबित प्रतिफळ संकेत (विरळ किंवा अखंड)
प्रत्येक उदाहरणासाठी त्वरित अचूक उत्तरे
प्राथमिक वापर प्रकरणे
खेळ खेळणे, रोबोटिक्स, स्वायत्त प्रणाली, क्रमवार निर्णय
प्रतिमा वर्गीकरण, भावना विश्लेषण, फसवणूक ओळख, अंदाज
चांगल्या रणनीती शोधण्यासाठी एजंटने संशोधन केले पाहिजे.
कोणत्याही अन्वेषणाची आवश्यकता नाही; डेटामधील नमुन्यांचे अनुसरण करते.
नमुना कार्यक्षमता
अनेकदा लाखो परस्परसंवादांची आवश्यकता असते
गुणवत्ता लेबलांमुळे साधारणपणे नमुन्यांची अधिक कार्यक्षमतेने हाताळणी होते.
अर्थ लावण्याची क्षमता
बक्षिसांची कार्यप्रणाली आणि धोरणे गुंतागुंतीची असू शकतात.
बऱ्याचदा अधिक अर्थबोधक, विशेषतः सोप्या मॉडेल्सच्या बाबतीत.
तपशीलवार तुलना
मुख्य शिक्षण तत्त्वज्ञान
मूलभूत फरक हा प्रत्येक दृष्टिकोन ज्ञान कसे मिळवतो यात आहे. सुपरवाइज्ड लर्निंग हे उत्तरपत्रिकेसह अभ्यास करणाऱ्या विद्यार्थ्याप्रमाणे काम करते, जो इनपुटला ज्ञात योग्य आउटपुटशी जोडायला शिकतो. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हे अनुभवातून शिकण्यासारखे आहे, जिथे एखादा एजंट कोणत्या कृतींमुळे अनुकूल परिणाम मिळतात हे प्रत्यक्ष कृती करून आणि त्यांचे परिणाम पाहून शोधून काढतो. हा वैचारिक भेद डेटाच्या गरजांपासून ते अल्गोरिदमच्या रचनेपर्यंत प्रत्येक गोष्टीला आकार देतो.
डेटा आणि अभिप्राय
पर्यवेक्षित शिक्षणासाठी काळजीपूर्वक तयार केलेल्या लेबल केलेल्या डेटासेटची आवश्यकता असते, जे तयार करणे खर्चिक आणि वेळखाऊ असू शकते, परंतु प्रत्येक प्रशिक्षण उदाहरणासाठी स्पष्ट, तात्काळ प्रतिसाद देते. प्रबलन शिक्षण लेबलिंगची समस्या पूर्णपणे टाळते, परंतु स्वतःचे आव्हान निर्माण करते: बक्षीस संकेत अनेकदा विरळ आणि विलंबित असतो, ज्यामुळे त्याचे श्रेय देणे कठीण होते. एखाद्या एजंटला त्याची एकूण रणनीती यशस्वी झाली की नाही याबद्दल कोणताही अर्थपूर्ण प्रतिसाद मिळण्यापूर्वी शेकडो कृती कराव्या लागू शकतात.
व्यावहारिक अनुप्रयोग
ज्या उद्योगांमध्ये ज्ञात परिणामांसह ऐतिहासिक डेटा उपलब्ध असतो, तिथे सुपरवाइज्ड लर्निंगचे वर्चस्व आहे. हे वर्गीकरण (classification), रिग्रेशन (regression) आणि पॅटर्न ओळखण्याच्या (pattern recognition) कामांमध्ये उत्कृष्ट ठरते, जसे की वैद्यकीय प्रतिमांवरून रोगांचे निदान करणे किंवा फसवे व्यवहार शोधणे. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग अनुक्रमिक निर्णय घेण्याच्या समस्यांमध्ये प्रभावी ठरते, जिथे परस्परसंवादातून सर्वोत्तम रणनीती शोधणे आवश्यक असते, जसे की रोबोट्सना चालायला शिकवणे, पुरवठा साखळी (supply chains) ऑप्टिमाइझ करणे किंवा स्टारक्राफ्ट II सारख्या क्लिष्ट खेळांमध्ये प्राविण्य मिळवणे.
प्रशिक्षणातील आव्हाने
दोन्ही दृष्टिकोनांसमोर वेगवेगळे अडथळे आहेत. सुपरवाइज्ड लर्निंगमध्ये 'डिस्ट्रिब्युशन शिफ्ट'ची समस्या येते, जिथे मॉडेल्स प्रशिक्षण उदाहरणांपेक्षा वेगळ्या डेटावर खराब कामगिरी करतात आणि लेबल केलेल्या डेटामधील पूर्वाग्रह कायम ठेवू शकतात. रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये 'एक्सप्लोरेशन-एक्सप्लॉयटेशन ट्रेडऑफ', 'सॅम्पल इनएफिशियन्सी' आणि अनपेक्षित परिणामांशिवाय अपेक्षित वर्तन दर्शवणारे 'रिवॉर्ड फंक्शन्स' तयार करण्याच्या अडचणी येतात. दोन्ही पॅराडाइम्ससाठी प्रशिक्षणाची स्थिरता हे एक सक्रिय संशोधन क्षेत्र आहे.
कामगिरी आणि स्केलेबिलिटी
पर्यवेक्षित शिक्षण (Supervised learning) हे एक अत्यंत विस्तारक्षम क्षेत्र म्हणून विकसित झाले आहे, ज्यामध्ये BERT आणि GPT सारख्या पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल्सनी उल्लेखनीय हस्तांतरण शिक्षण क्षमता (transfer learning capabilities) प्रदर्शित केली आहे. प्रबलन शिक्षणासाठी (Reinforcement learning) जटिल वातावरणाकरिता मोठ्या प्रमाणात संगणकीय संसाधनांची आवश्यकता असते, तरीही AlphaGo आणि AlphaZero सारख्या महत्त्वपूर्ण शोधांनी हे दाखवून दिले आहे की ते विशिष्ट क्षेत्रांमध्ये मानवापेक्षा श्रेष्ठ कामगिरी साध्य करू शकते. या दोन्ही पद्धतींना संकरित प्रणालींमध्ये (hybrid systems) अधिकाधिक प्रमाणात एकत्र केले जात आहे, जे प्रत्येकाच्या सामर्थ्याचा उपयोग करून घेतात.
गुण आणि दोष
प्रबलन शिक्षण
गुणदोष
+लेबल केलेल्या डेटाशिवाय शिकते
+क्रमिक निर्णय चांगल्या प्रकारे हाताळते
+नवीन रणनीती शोधू शकतात
+बदलत्या वातावरणाशी जुळवून घेते
संरक्षित केले
−नमुना अकार्यक्षम
−बक्षिसाची रचना करणे अवघड असते.
−प्रशिक्षण अस्थिर असू शकते
−संगणकीयदृष्ट्या खर्चिक
पर्यवेक्षित शिक्षण
गुणदोष
+स्पष्ट प्रशिक्षण संकेत
+परिपक्व साधने आणि पद्धती
+मजबूत अंदाज अचूकता
+मूल्यांकन करणे सोपे
संरक्षित केले
−लेबल केलेला डेटा आवश्यक आहे
−क्रमवार कामे करण्यात कमकुवत
−ज्ञात नमुन्यांपुरते मर्यादित
−प्रशिक्षण डेटामधील पक्षपात
सामान्य गैरसमजुती
मिथ
सुपरवाइज्ड लर्निंगच्या तुलनेत रीइन्फोर्समेंट लर्निंगला नेहमीच अधिक डेटाची आवश्यकता असते.
वास्तव
जरी रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये अनेक आंतरक्रियांची आवश्यकता असली तरी, ही तुलना सरळसोपी नाही. एकच लेबल केलेली प्रतिमा सुपरवाइज्ड मॉडेलला शिकवू शकते, परंतु चांगल्या प्रकारे डिझाइन केलेल्या वातावरणात, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजंट्स कधीकधी तुलनेने कमी एपिसोड्समधूनही कार्यक्षमतेने शिकू शकतात. खरी समस्या ही आहे की, रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमधील आंतरक्रिया अनुक्रमिक असतात आणि स्थिर डेटासेटवर प्रक्रिया करण्यापेक्षा त्यांना समांतर करणे अधिक कठीण असते.
मिथ
रीइन्फोर्समेंट लर्निंगच्या अलीकडील यशामुळे सुपरवाइज्ड लर्निंग कालबाह्य झाले आहे.
वास्तव
व्यावहारिक एआय उपयोजनामध्ये पर्यवेक्षित शिक्षण (सुपरवाइज्ड लर्निंग) हाच मुख्य आधार राहिला आहे. शिफारस प्रणालींपासून (रेकमेंडेशन इंजिन्स) ते वैद्यकीय निदानापर्यंत, बहुतेक उत्पादन प्रणाली पर्यवेक्षित पद्धतींवर अवलंबून असतात. खेळांमधील प्रबलन शिक्षणाचे (रीइन्फोर्समेंट लर्निंग) प्रमुख यश बहुतेक व्यावसायिक अनुप्रयोगांमध्ये लागू होत नाही, जिथे लेबल केलेला डेटा आधीपासूनच उपलब्ध असतो आणि क्रमवार निर्णय घेण्याची आवश्यकता नसते.
मिथ
रीइन्फोर्समेंट लर्निंगला कोणत्याही डेटाची अजिबात गरज नसते.
वास्तव
जरी रिइन्फोर्समेंट लर्निंगला लेबल्ड डेटासेटची आवश्यकता नसली तरी, त्याला संवाद साधण्यासाठी एका वातावरणाची गरज असते, ज्यामध्ये अनेकदा अप्रत्यक्ष डेटा असतो किंवा सिम्युलेशनची आवश्यकता असते. एजंट अन्वेषणाद्वारे स्वतःचा प्रशिक्षण डेटा तयार करतो, परंतु या डेटासाठी संगणकीय वेळ आणि प्रत्यक्ष कार्यान्वित प्रणालींमध्ये संभाव्य वास्तविक परिणामांची किंमत मोजावी लागते.
मिथ
पर्यवेक्षित शिक्षण मॉडेल हे प्रबलन शिक्षण एजंटपेक्षा नेहमीच चांगले सामान्यीकरण करतात.
वास्तव
सामान्यीकरण हे समस्येवर आणि अंमलबजावणीवर अवलंबून असते. विविध परिस्थितींमध्ये प्रशिक्षित केलेला एक रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजंट अत्यंत लवचिक धोरणे विकसित करू शकतो, तर सुपरवाइज्ड मॉडेल्स त्यांच्या प्रशिक्षण डेटापेक्षा वेगळे वितरण आढळल्यास अनेकदा अयशस्वी होतात. दोन्ही पद्धतींना वितरणाबाहेरील उदाहरणांना हाताळताना वेगवेगळ्या प्रकारे अडचणी येतात.
मिथ
कोणत्याही दिलेल्या समस्येसाठी तुम्हाला पर्यवेक्षित शिक्षण किंवा प्रबलन शिक्षण यांपैकी एकाची निवड करावी लागेल.
वास्तव
आधुनिक एआय प्रणाली अनेकदा दोन्ही पद्धतींचा मेळ घालतात. एखादा रोबोट वस्तू ओळखण्यासाठी (पर्सेप्शन) सुपरवाइज्ड लर्निंग आणि हालचाली ठरवण्यासाठी (कंट्रोल) रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा वापर करू शकतो. इमिटेशन लर्निंग, जे वर्तन क्लोनिंगचा एक प्रकार आहे, ते रीइन्फोर्समेंट लर्निंगला चालना देण्यासाठी सुपरवाइज्ड लर्निंगचा वापर करते, ज्यामुळे सॅम्पल एफिशियन्सीमध्ये लक्षणीय सुधारणा होते.
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
रीइन्फोर्समेंट लर्निंग आणि सुपरवाइज्ड लर्निंग यांच्यातील मुख्य फरक काय आहे?
मुख्य फरक शिकण्याची प्रक्रिया कशी घडते यात आहे. सुपरवाइज्ड लर्निंग हे इनपुट-आउटपुट जोड्यांच्या एका निश्चित डेटासेटमधून शिकते, जिथे अचूक उत्तरे दिलेली असतात. रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हे पर्यावरणाशी संवाद साधून आणि केलेल्या कृतींवर आधारित बक्षिसे किंवा दंड मिळवून शिकते, ज्यात अचूक उत्तर थेट सांगितले जात नाही. सुपरवाइज्ड लर्निंगला उदाहरणांमधून शिकणे आणि रीइन्फोर्समेंट लर्निंगला अनुभवातून शिकणे असे समजा.
कोणत्या पद्धतीला प्रशिक्षण देण्यासाठी अधिक डेटाची आवश्यकता असते?
हे समस्येवर अवलंबून असते. सुपरवाइज्ड लर्निंगसाठी लेबल केलेल्या उदाहरणांची आवश्यकता असते, जी तयार करणे खर्चिक असू शकते परंतु त्यावर कार्यक्षमतेने प्रक्रिया केली जाते. रीइन्फोर्समेंट लर्निंगला पूर्व-लेबल केलेल्या डेटाची आवश्यकता नसते, परंतु जटिल कार्ये शिकण्यासाठी अनेकदा लाखो पर्यावरणीय आंतरक्रियांची गरज असते. ज्या समस्यांमध्ये भरपूर लेबल केलेला डेटा असतो, त्यांच्यासाठी सुपरवाइज्ड लर्निंग सामान्यतः अधिक नमुना-कार्यक्षम असते. अनुक्रमिक निर्णय समस्यांसाठी, जास्त नमुने लागत असूनही, रीइन्फोर्समेंट लर्निंग हा एकमेव व्यवहार्य पर्याय असू शकतो.
बक्षिसाच्या कार्यप्रणालीशिवाय प्रबलन शिक्षण कार्य करू शकते का?
पारंपारिक प्रबलन शिक्षणामध्ये, चांगले वर्तन कशाला म्हणतात हे परिभाषित करण्यासाठी मूलतः एका बक्षीस संकेताची आवश्यकता असते. तथापि, अनुकरण शिक्षणासारखे प्रकार स्पष्ट बक्षिसांशिवाय तज्ञांच्या प्रात्यक्षिकांमधून शिकतात, आणि व्यस्त प्रबलन शिक्षण निरीक्षित वर्तनावरून बक्षीस कार्यांचा अंदाज लावते. कोणत्याही प्रतिसाद संकेताशिवाय शुद्ध प्रबलन शिक्षण खरोखर शक्य नाही, कारण बक्षीस कार्यच शिकण्याचे उद्दिष्ट परिभाषित करते.
पर्यवेक्षित शिक्षण हे प्रबलन शिक्षणाचा एक उपसंच आहे का?
नाही, मशीन लर्निंगमध्ये त्या भिन्न कार्यप्रणाली आहेत, जरी त्यांचा गणितीय पाया समान असला तरी. काही संशोधक सुपरवाइज्ड लर्निंगला एक विशेष प्रकरण मानतात, जिथे प्रत्येक उदाहरण झालेल्या नुकसानीइतकेच तात्काळ बक्षीस देते. तथापि, ही मांडणी सार्वत्रिकरित्या स्वीकारली जात नाही आणि ही दोन्ही क्षेत्रे वेगवेगळे अल्गोरिदम, अनुप्रयोग आणि सैद्धांतिक चौकटींसह मोठ्या प्रमाणावर स्वतंत्रपणे विकसित झाली आहेत.
प्रतिमा ओळखण्याच्या कामांसाठी कोणते अधिक चांगले आहे?
प्रतिमा ओळखण्यासाठी पर्यवेक्षित शिक्षणाला (Supervised learning) मोठ्या प्रमाणावर पसंती दिली जाते. लेबल केलेल्या प्रतिमा डेटासेटसह प्रशिक्षित केलेले कॉन्व्होल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स आणि व्हिजन ट्रान्सफॉर्मर्स वर्गीकरण, शोध आणि विभाजन कार्यांमध्ये अत्याधुनिक कामगिरी साध्य करतात. प्रबलन शिक्षण (Reinforcement learning) व्हिज्युअल नेव्हिगेशन आणि इमेज कॅप्शनिंगसारख्या प्रतिमा-संबंधित कार्यांसाठी लागू केले गेले आहे, परंतु संगणक दृष्टीमधील (computer vision) पर्यवेक्षित पद्धतींच्या वर्चस्वाच्या तुलनेत हे मर्यादित अनुप्रयोग आहेत.
डीप लर्निंगचा दोन्ही दृष्टिकोनांशी काय संबंध आहे?
डीप लर्निंग दोन्ही कार्यप्रणालींमध्ये फंक्शन ॲप्रोक्झिमेटर म्हणून काम करते. सुपरवाइज्ड लर्निंगमध्ये, डीप न्यूरल नेटवर्क्स बॅकप्रोपगेशनद्वारे इनपुटला आउटपुटशी जोडायला शिकतात. डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंगमध्ये, न्यूरल नेटवर्क्स व्हॅल्यू फंक्शन्स किंवा पॉलिसीजचा अंदाज लावतात, ज्यामुळे एजंट्सना रॉ इमेजेससारखे उच्च-आयामी इनपुट हाताळता येतात. CNNs आणि ट्रान्सफॉर्मर्ससारख्या आर्किटेक्चर्स दोन्ही संदर्भांमध्ये आढळतात, तरीही प्रशिक्षण प्रक्रिया लक्षणीयरीत्या भिन्न असतात.
प्रत्येकाचे प्रसिद्ध वास्तविक उपयोग कोणते आहेत?
पर्यवेक्षित शिक्षण (Supervised learning) हे सर्वाधिक वापरात असलेल्या एआय प्रणालींना शक्ती देते: चेहऱ्याची ओळख, इमेजिंगद्वारे वैद्यकीय निदान, ईमेल स्पॅम फिल्टर, क्रेडिट स्कोअरिंग आणि व्हॉइस असिस्टंट. प्रबलन शिक्षणाने (Reinforcement learning) खेळ (अल्फागो, ओपनएआय फाईव्ह), रोबोटिक्स (बोस्टन डायनॅमिक्सचे लोकोमोशन), स्वायत्त वाहने (निर्णय घेणारे घटक) आणि औद्योगिक ऑप्टिमायझेशन (गुगलचे डेटा सेंटर कूलिंग, ज्याने ४०% ऊर्जेची बचत साधली) यांमध्ये उल्लेखनीय यश मिळवले आहे.
या दोन पद्धती एकत्र करता येतील का?
नक्कीच, आणि एकत्रित पद्धतींचा वापर अधिकाधिक सामान्य होत आहे. अनुकरण शिक्षण (इमिटेशन लर्निंग) हे प्रबलन शिक्षणाला (रिइन्फोर्समेंट लर्निंग) चालना देण्यासाठी तज्ज्ञांच्या प्रात्यक्षिकांवर पर्यवेक्षित शिक्षणाचा (सुपरवाइज्ड लर्निंग) वापर करते. अभिनेता-समीक्षक पद्धती (ॲक्टर-क्रिटिक मेथड्स) समीक्षक नेटवर्कला प्रशिक्षित करण्यासाठी पर्यवेक्षित शिक्षणाचा वापर करतात, तर अभिनेता नेटवर्कला प्रबलन शिक्षणाद्वारे प्रशिक्षित केले जाते. संकरित प्रणाली (हायब्रीड सिस्टीम्स) आकलन घटकांसाठी (पर्सेप्शन मॉड्यूल्स) पर्यवेक्षित शिक्षण आणि निर्णय घेण्यासाठी प्रबलन शिक्षणाचा वापर करू शकतात, ज्यामुळे दोन्हीपैकी कोणत्याही एका पद्धतीपेक्षा अधिक सक्षम प्रणाली तयार होते.
निकाल
जेव्हा तुमच्याकडे दर्जेदार लेबल केलेला डेटा असतो आणि तुम्हाला प्रतिमा ओळख किंवा फसवणूक शोध यांसारख्या सु-परिभाषित समस्यांवर अंदाज किंवा वर्गीकरण करायचे असते, तेव्हा सुपरवाइज्ड लर्निंग निवडा. रोबोटिक्स, गेम खेळणे किंवा रिअल-टाइम ऑप्टिमायझेशन कार्यांसारख्या गतिशील वातावरणात, जिथे परस्परसंवादाद्वारे सर्वोत्तम रणनीती शोधणे आवश्यक असते, तिथे क्रमवार निर्णय घेण्याकरिता रीइन्फोर्समेंट लर्निंगचा पर्याय निवडा.
