機械学習とは、直接プログラミングするのではなく、その動作の例を分析することにより、コンピューターシステムの作成と改善に関するものです。

教師の学習では、コンピューターにラベル付きデータセットが与えられ、ラベル付きデータからの知識を使用して、非標識データを識別するように任されます。この方法は、多くの場合、オブジェクト認識、詐欺、スパム検出に使用されます。
たとえば、コンピューターシステムは、特定の画像がスプーンまたはナイフであるかどうかを把握することを担当しています。スプーンとナイフとしてラベル付けされた画像のデータセットが与えられます。次に、この情報を使用して、コンピューターに新しい画像が与えられ、スプーンまたはナイフが含まれているかどうかを把握する必要があります。パターンを見つけようとします。

補強学習では、コンピューターには無効なデータセットが与えられ、試行錯誤によってタスクを実行しようとします。そのパフォーマンスが良い場合、それは報われ、悪い場合は罰せられます。経験から収集されたデータを使用して、パフォーマンスを改善しようとします。これは、Go and Chess、自動運転車、パーソナライズされたrecomendationアルゴリズム、その他多くのケースなどのゲームをプレイするために使用されます。
補強学習の人間の例は次のとおりです。あなたは携帯電話で誰かと話しているので、信号は弱いです。その後、別の場所を見つけようとしますが、それはより良い信号を持っています。試行錯誤から収集したデータを使用して、最良の信号を見つけるまでこれを続けます。

要するに、監視された学習とは、ラベル付きのデータセットを分析し、ラベル付けされていないデータにラベルを付けるためのパターンを見つけることであり、補強学習とは、ラベルのないデータセットを使用してタスクを実行して採点することです。次に、その情報を使用してパフォーマンスを向上させます。
Machine Learning is about creating and improving a computer system by analyzing examples of its behaviour instead of directly programming it.

In Supervised Learning the computer is given a labeled dataset and is then tasked to identify unlabeled data using the knowledge from the labeled data. This method is often used for object recognition, fraud and spam detection.
For example, the computer system is tasked with figuring out if a given image is a spoon or a knife. It is given a dataset of images which are labeled as spoons and knifes. Then using this information, the computer is given a new image and it must figure out if it contains a spoon or a knife. It tries to find patterns.

In Reinforcement Learning, the computer is given an unlabeled dataset and tries to perform its task by trial and error. If its performance is good, it gets rewarded, and if its bad, it gets penalized. It tries to improve its performance by using the data, gathered from its experience. This is used for playing games like Go and Chess, self-driving cars, personalized reccomendation algorithms and many other cases.
Here is a human example of Reinforcement Learning: You are talking with someone on a mobile phone, and the signal is weak. You then try to find another place, which has better signal and they ask if you can hear them more clearly. You keep doing this until you find the best signal using the data you have gathered from your trial and error.

In short, Supervised Learning is about analyzing a labeled dataset and finding patterns to attempt to label unlabeled data, and Reinforcement Learning is about trying to perform a task with an unlabeled dataset and then getting graded. It then uses that information to improve its performance.