Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Oppiskele RL Verrattuna Muihin Oppimisparadigmoihin | RL:n Ydinteoria
Vahvistusoppimisen Perusteet

bookRL Verrattuna Muihin Oppimisparadigmoihin

Koneoppiminen koostuu kolmesta pääasiallisesta oppimisparadigmasta, joista kukin soveltuu erilaisiin ongelmatyyppeihin. Vahvistusoppiminen on yksi näistä, yhdessä ohjatun oppimisen ja ohjaamattoman oppimisen kanssa.

RL:n keskeiset ominaisuudet

  • Ei tarvetta merkityille aineistoille: RL ei vaadi ennalta määriteltyjä syöte-tulos-pareja, vaan oppii kokemuksen kautta;
  • Kokeilu ja erehdys: agentti tutkii erilaisia toimintoja ja kehittää strategiaansa palautteen perusteella;
  • Jatkuva päätöksenteko: RL on suunniteltu tehtäviin, joissa nykyiset päätökset vaikuttavat tuleviin lopputuloksiin;
  • Palkkion maksimointi: oppimisen tavoitteena on optimoida pitkän aikavälin palkkiot lyhyen aikavälin oikeellisuuden sijaan.

Kolmen ML-paradigman vertailu

Miksi vahvistusoppiminen on erilainen

Vahvistusoppimisessa on joitakin yhtäläisyyksiä muihin oppimisparadigmoihin, mutta se erottuu ainutlaatuisen oppimisprosessinsa ansiosta.

Ohjattu oppiminen

Ohjatussa oppimisessa tietoaineisto tarjoaa selkeät ohjeet siitä, mikä on oikea vastaus. Vahvistusoppimisessa ei ole selkeää ohjausta—agentin on itse opittava parhaat toiminnot kokemuksen kautta.

Ohjaamaton oppiminen

Ohjaamaton oppiminen etsii piileviä rakenteita datasta ilman erityisiä tavoitteita. Vahvistusoppiminen oppii vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa saavuttaakseen selkeän tavoitteen (esim. pelin voittaminen).

question-icon

Täydennä aukot

learning involves learning from feedback in the form of rewards or penalties based on actions taken in an environment.
learning involves learning from labeled data, where the model is trained on input-output pairs.
learning involves learning from unlabeled data, where the model tries to identify patterns or structures in the data without predefined labels.

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 2

Kysy tekoälyä

expand

Kysy tekoälyä

ChatGPT

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Awesome!

Completion rate improved to 2.7

bookRL Verrattuna Muihin Oppimisparadigmoihin

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

Koneoppiminen koostuu kolmesta pääasiallisesta oppimisparadigmasta, joista kukin soveltuu erilaisiin ongelmatyyppeihin. Vahvistusoppiminen on yksi näistä, yhdessä ohjatun oppimisen ja ohjaamattoman oppimisen kanssa.

RL:n keskeiset ominaisuudet

  • Ei tarvetta merkityille aineistoille: RL ei vaadi ennalta määriteltyjä syöte-tulos-pareja, vaan oppii kokemuksen kautta;
  • Kokeilu ja erehdys: agentti tutkii erilaisia toimintoja ja kehittää strategiaansa palautteen perusteella;
  • Jatkuva päätöksenteko: RL on suunniteltu tehtäviin, joissa nykyiset päätökset vaikuttavat tuleviin lopputuloksiin;
  • Palkkion maksimointi: oppimisen tavoitteena on optimoida pitkän aikavälin palkkiot lyhyen aikavälin oikeellisuuden sijaan.

Kolmen ML-paradigman vertailu

Miksi vahvistusoppiminen on erilainen

Vahvistusoppimisessa on joitakin yhtäläisyyksiä muihin oppimisparadigmoihin, mutta se erottuu ainutlaatuisen oppimisprosessinsa ansiosta.

Ohjattu oppiminen

Ohjatussa oppimisessa tietoaineisto tarjoaa selkeät ohjeet siitä, mikä on oikea vastaus. Vahvistusoppimisessa ei ole selkeää ohjausta—agentin on itse opittava parhaat toiminnot kokemuksen kautta.

Ohjaamaton oppiminen

Ohjaamaton oppiminen etsii piileviä rakenteita datasta ilman erityisiä tavoitteita. Vahvistusoppiminen oppii vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa saavuttaakseen selkeän tavoitteen (esim. pelin voittaminen).

question-icon

Täydennä aukot

learning involves learning from feedback in the form of rewards or penalties based on actions taken in an environment.
learning involves learning from labeled data, where the model is trained on input-output pairs.
learning involves learning from unlabeled data, where the model tries to identify patterns or structures in the data without predefined labels.

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 1. Luku 2
some-alt