В чем разница между обучением с подкреплением и обучением на основе правил?

Разница между обучением с подкреплением и обучением на основе правил заключается в подходах к обучению.

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором программа учится взаимодействовать со средой, чтобы получить более высокую награду. blog.skillfactory.ru В этом подходе нет заранее заданных эталонов, нет правильных меток, как в обучении с учителем, и нет поиска структуры внутри данных, как в обучении без учителя. dtf.ru Система учится методом проб и ошибок, получая положительное или отрицательное подкрепление своих действий. {7-host}

Обучение на основе правил — это парадигма машинного обучения, где система приобретает знания посредством явных правил, определённых человеком. aismarthub.ru Модель обучается не на примерах данных, а на предопределённых правилах, которые задаются экспертами или извлекаются из других источников знаний. aismarthub.ru В основе этого подхода лежит логическое рассуждение. aismarthub.ru Система анализирует входные данные и применяет к ним последовательность правил, чтобы вычислить результат. aismarthub.ru

Таким образом, обучение с подкреплением ориентировано на формирование стратегии через взаимодействие со средой и опыт, в то время как обучение на основе правил базируется на заранее заданных инструкциях и логических условиях для выполнения задач. aismarthub.ru {10-host}