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機械学習の分野での補強学習と監督された学習の主な違いは何ですか？
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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。
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強化学習と監視された学習を使用してAIをトレーニングする一般的なワークフローはどのようなものですか？そして、各方法を使用してトレーニングされた成功したAIモデルの例を教えてもらえますか？