热线电话：13121318867

登录
首页精彩阅读强化学习与其他机器学习方法有什么不同？
强化学习与其他机器学习方法有什么不同？
2019-03-06
收藏


我们都知道，人工智能是一个十分重要的技术，现在很多的大型科技公司都开始重视人工智能的发展。人工智能的发展不是空穴开风，是因为机器学习使得人工智能有了飞跃的发展。其实机器学习的方法有很多，在这篇文章中我们就重点说一下机器学习中的强化学习。强化学习是机器学习中一个十分重要的方法，那强化学习与其他机器学习方法究竟有什么不同呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。


首先我们给大家介绍一下什么是强化学习，其实强化学习又称再励学习、评价学习，是一种重要的机器学习方法，在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习，而在连接主义学习中，把学习算法分为三种类型，即非监督学习、监督学习和强化学习。


那么强化学习与别的算法有什么区别呢？首先我们给大家说一下监督学习和强化学习的区别，在监督学习中，在外部有一个“监督主管”，它拥有所有环境的知识，并且与智能体一起共享这个知识，从而帮助智能体完成任务。但是这样存在一些问题，因为在一个任务中，其中存在如此多的子任务之间的组合，智能体应该执行并且实现目标。所以，创建一个“监督主管”几乎是不切实际的。在这些问题中，从自己的经验中学习，并且获得知识是更加合理可行的。这就是强化学习和监督学习的主要区别。在监督学习和强化学习中，在输入和输出之间都存在映射。但是在强化学习中，存在的是对智能体的奖励反馈函数，而不是像监督学习直接告诉智能体最终的答案。


然后我们给大家说一下无监督学习与强化学习的区别，在强化学习中，有一个从输入到输出的映射过程，但是这个过程在无监督学习中是不存在的。在无监督学习中，主要任务是找到一个最基础的模式，而不是一种映射关系。无监督学习就是根据自己获得的数据去构建一个“知识图谱”，从而去找出相似内容的数据。具体应用就是新闻头条的适配。


其实还有第四种类型的机器学习，成为半监督学习，其本质上是监督学习和无监督学习的组合。它不同于强化学习，类似于监督学习和半监督学习具有直接的参照答案，而强化学习不具有。


关于强化学习与其他机器学习算法的不同我们就给大家介绍到这里了，相信大家对强化学习的知识有了更深的了解了吧？希望这篇文章能够更好的帮助大家理解强化学习。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

机器学习 无监督 无监督学习 人工智能 半监督

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇关于机器学习需要了解的知识
下一篇人工智能中神经网络发展缓慢的原因
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询