Qual a diferença entre o aprendizado supervisionado e o aprendizado por reforço?

A diferença entre aprendizado supervisionado e aprendizado por reforço é a seguinte: 1. Aprendizado Supervisionado: Nesse tipo de aprendizado, o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, cada entrada tem uma saída correspondente conhecida. O objetivo é aprender a mapear entradas para saídas corretas. Exemplos incluem classificação e regressão. 2. Aprendizado por Reforço: Aqui, o modelo aprende a tomar decisões através de interações com um ambiente. Ele recebe recompensas ou punições com base nas ações que toma, e o objetivo é maximizar a recompensa total ao longo do tempo. Não há um conjunto de dados rotulados; o aprendizado ocorre através da experiência. Resumindo, no aprendizado supervisionado, o foco é em dados rotulados, enquanto no aprendizado por reforço, o foco é em aprender com a interação e feedback do ambiente.