Is versterkend leren onder toezicht of zonder toezicht? Hoewel deze technische vraag belangrijk is, laten we onze focus verleggen naar een zakelijke lens. Reinforcement Learning (RL) biedt een enorm potentieel voor het transformeren van besluitvormingsprocessen en het optimaliseren van strategieën in verschillende sectoren.

De enorme hoeveelheid gegevens die door computers, smartphones en verschillende technologieën wordt geproduceerd, kan ontmoedigend zijn, vooral voor degenen die onzeker zijn over de implicaties ervan. Om deze gegevens effectief te benutten, maken onderzoekers en programmeurs vaak gebruik van machine learning om de gebruikerservaringen te verbeteren.

Dagelijks verschijnen er geavanceerde methodologieën voor datawetenschappers, waaronder begeleide, onbewaakte en versterkende leertechnieken. Dit artikel heeft tot doel een beknopte beschrijving te geven van begeleid, niet-gecontroleerd en versterkend leren, de verschillen ervan te benadrukken en de toepassingen ervan door vooraanstaande bedrijven te illustreren.

Is versterkend leren onder toezicht of zonder toezicht?

Versterkend leren baant zijn eigen weg in de wereld van machine learning, verschillend van zowel begeleid als onbewaakt leren. Maar laten we eerst eens kijken wat begeleid en onbewaakt leren is.

Wat is begeleid leren?

Begeleid leren is een machine learning-techniek waarbij een model wordt getraind op een gelabelde dataset. Dit betekent dat de gegevens zowel invoervoorbeelden als de bijbehorende gewenste uitvoer (labels) bevatten. Het doel is dat het model de relatie tussen de inputs en outputs leert, zodat het de output voor nieuwe, onzichtbare gegevens nauwkeurig kan voorspellen.

Zie het als een leerling die samen met een leraar leert. De gelabelde dataset is als oefenproblemen met oplossingen. De leerling (het model) bestudeert deze voorbeelden en de docent (het algoritme) begeleidt het leerproces. Het doel is dat de student leert hoe hij soortgelijke problemen zelfstandig kan oplossen.

Sleutelbegrippen:

• Gelabelde gegevens: Het hart van begeleid leren. Elk datapunt heeft een invoer (functies) en de bijbehorende correcte uitvoer (label).
• Opleiding: Het model wordt gevoed met de gelabelde gegevens. Het analyseert patronen en correlaties tussen inputs en outputs.
• Leerfunctie: Het model ontwikkelt een wiskundige functie die input zo nauwkeurig mogelijk aan output koppelt.
• Voorspelling: Eenmaal getraind kan het model nieuwe input gebruiken en de bijbehorende output voorspellen.

Wat is onbegeleid leren?

Unsupervised learning is een machine learning-techniek waarbij het model wordt getraind op een ongelabelde dataset. Dit betekent dat de gegevens alleen de invoer bevatten, zonder overeenkomstige doeluitvoer. Het doel is dat het model verborgen patronen, structuren of relaties binnen de gegevens zelf ontdekt.

Zie het als een kind dat een nieuwe omgeving verkent zonder specifieke instructies. Het kind leert door patronen te observeren, vergelijkbare objecten te groeperen en relaties te begrijpen zonder dat iemand hem direct vertelt hoe dingen worden genoemd.

Sleutelbegrippen:

• Niet-gelabelde gegevens: Bij leren zonder toezicht zijn er geen vooraf gedefinieerde antwoorden waar je van kunt leren.
• Patroon ontdekking: Het model analyseert de gegevens om overeenkomsten, verschillen en onderliggende structuren te vinden.
• Geen expliciete richtlijnen: Geen enkele ‘leraar’ corrigeert het model. Het leert door zelfontdekking.

Wat is versterkend leren?

Reinforcement learning is een vorm van machinaal leren waarbij een agent met vallen en opstaan ​​leert door interactie met een omgeving. De agent probeert verschillende acties, ontvangt beloningen of straffen op basis van zijn acties en past zijn strategie aan om de totale beloning in de loop van de tijd te maximaliseren.

Stel je voor dat je een hond traint. Je vertelt de hond niet expliciet hoe hij moet zitten. In plaats daarvan geef je hem beloningen (traktaties) wanneer hij acties uitvoert die tot zitten leiden. Na verloop van tijd leert de hond zitten associëren met beloningen

Sleutelbegrippen:

• Tussenpersoon: De beslisser, de entiteit die leert.
• Milieu: Het systeem waarmee de agent communiceert.
• Staat: De huidige situatie van de agent binnen zijn omgeving.
• Acties: Wat de agent in zijn omgeving kan doen.
• Beloning: Positieve of negatieve feedbacksignalen die de agent ontvangt voor zijn acties.
• Beleid: De strategie die de agent gebruikt om te bepalen welke actie in een bepaalde staat moet worden ondernomen.

Welke machine learning-techniek moet je kiezen?

Er bestaat niet één ‘beste’ machine learning-techniek die universeel beter presteert dan alle andere. De beste techniek hangt volledig af van deze factoren:

• Het probleem: Welke taak probeer je op te lossen?
  • Classificatie (bijvoorbeeld spamfiltering van e-mail)?
  • Regressie (bijvoorbeeld het voorspellen van huizenprijzen)?
  • Clustering (bijvoorbeeld klanten groeperen)
  • Anomaliedetectie (bijvoorbeeld het identificeren van frauduleuze transacties)?
• Soort gegevens:
  • Zijn uw gegevens gelabeld of ongelabeld?
  • Hoe groot is uw dataset?
  • Zijn de gegevens gestructureerd (bijvoorbeeld cijfers, categorieën) of ongestructureerd (bijvoorbeeld afbeeldingen, tekst)?
• Gewenste prestaties:
  • Geeft u prioriteit aan snelheid of hoge nauwkeurigheid?
  • Hoe belangrijk is het dat het model gemakkelijk interpreteerbaar is (begrijpt hoe het beslissingen neemt)?

Kies voor begeleid leren als u een dataset heeft met gelabelde voorbeelden (invoergegevens en de bijbehorende correcte uitvoer). Populaire technieken zijn onder meer lineaire regressie (voor het voorspellen van continue waarden), logistieke regressie (voor classificatie), beslissingsbomen (voor het maken van op regels gebaseerde modellen), SVM's (voor het vinden van grenzen tussen gegevensklassen) en neurale netwerken (voor complexe patroonherkenning).

Leren zonder toezicht is perfect voor het verkennen van uw dataset, het blootleggen van verborgen patronen of het groeperen van vergelijkbare datapunten als u geen vooraf gedefinieerd resultaat in gedachten heeft. Populaire technieken zijn onder meer K-Means Clustering (gegevens groeperen op basis van gelijkenis), Principal Component Analysis (PCA) (het verminderen van de complexiteit van gegevens) en Autoencoders (voor het vinden van compacte representaties van gegevens).

Versterkend leren is vooral nuttig voor problemen die gericht zijn op besluitvorming met beloningen op de lange termijn, zoals in games of robotica. Bij versterkend leren heeft een agent interactie met een omgeving, krijgt feedback in de vorm van beloningen of straffen en leert de optimale strategie om de beloningen in de loop van de tijd te maximaliseren.

Afbeelding credits: Kerem Gülen/Midjourney

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://dataconomy.com/2024/04/12/understanding-different-machine-learning-techniques/