彼らはいくつかの類似点を共有していますが、強化学習と監督された学習は主要な方法で異なります。


監視された学習とは、ラベル付きデータを使用してモデルがトレーニングされている機械学習の一種です。これは、既知のラベルを持つデータを意味します。その後、このモデルを使用して、新しい非標識データを予測します。これは、データをさまざまなカテゴリに分類し、結果を予測するために使用される機械学習の一形態です。


一方、補強学習は、報酬と罰を使用してモデルがトレーニングされている機械学習の一種です。このタイプの学習は、アクションを実行して決定を下すためにマシンが必要なタスクによく使用されます。ソリューションが不明であり、モデルが試行錯誤から学習する必要がある問題を解決するために使用されます。


監視された学習は、データの分類と結果の予測に使用されますが、補強学習は、ソリューションが不明であり、マシンが試行錯誤を介して学習する必要がある問題に使用されます。
While they share some similarities, Reinforcement learning and supervised learning differ in major ways.


Supervised learning is a type of machine learning where a model is trained using labelled data, which means data with a known label. The model is then used to make predictions on new, unlabelled data. It is a form of machine learning that is used for classifying data into different categories and for predicting outcomes.


On the other hand, reinforcement learning is a type of machine learning where the model is trained using rewards and punishments. This type of learning is often used for tasks that require a machine to take actions and make decisions. It is used to solve problems where the solution is not known, and the model has to learn from trial and error.


Supervised learning is used for classifying data and predicting outcomes, while reinforcement learning is used for problems where the solution is unknown and the machine must learn through trial and error.