Palajaran reinforcement (RL) jeung learning supervised (SL) nyaéta dua pendekatan béda dina widang learning mesin, kalawan ciri jeung aplikasi nu béda. Dina RL, model diajar ti trial and error ku narima ganjaran atawa hukuman dumasar kana tindakan nu dicandak, tanpa diwartosan sacara eksplisit naon anu kudu output bener. 2. learning supervised, nu tujuan learning nyaéta pikeun diajar hiji aksi nu bisa akurat ngaduga kontras pikeun hiji input dibikeun. dina aplikasi learning supervisional, tujuan learning data digunakeun pikeun ngahasilkeun hasil data nu bisa dipaké pikeun ngahasilkeun hasilna. dina aplikasi learning learning supervisional, pamakéan data jeung learning learning learning anu dipaké pikeun diajar ngeunaan hasilna, sanajan dina cara diajar basa nu geus dipaké pikeun ngokolakeun, teu kudu diajar ngeunaan hasilna. dina learning learning supervisional, tujuan learning learning anu dipaké pikeun diajar ngeunaan hasilna. dina learning learning learning learning otomatis, pamakéan data anu dipaké pikeun ng
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence