Co je Reinforcement Learning (RL)?
Typ strojového učení, kde agent se učí činit optimální akce prostřednictvím interakce s prostředím a zpětnou vazbou.
Definice
Reinforcement Learning (RL) neboli Posilované učení je typ strojového učení, kde agent se učí činit optimální rozhodnutí interakcí se svým prostředím a získáváním zpětné vazby ve formě odměn nebo trestů.
Účel
RL má za cíl trénovat systémy, které mohou vyvinout optimální strategie v komplexních, dynamických prostředích, bez explicitních instrukcí, ale skrze pokus a omyl s opožděnou zpětnou vazbou.
Funkce
RL funguje prostřednictvím agenta, který vykonává akce v prostředí, přijímá odměny nebo tresty a iterativně upravuje svou strategii (Policy) pro maximalizaci očekávané kumulativní odměny.
Příklad
AlphaGo od DeepMind využil RL k ovládnutí hry Go, hraním milionů her proti sobě samému, učením z vítězství a porážek a nakonec porazil světové mistry.
Související
RL úzce souvisí s Deep Q-Learning, Policy Gradients, Self-Play, Game Theory a různými optimalizačními algoritmy.
Chcete se dozvědět více?
Pokud vás zajímá více o Reinforcement Learning - RL, kontaktujte mě na X. Rád sdílím nápady, odpovídám na dotazy a diskutuji o zajímavostech na toto téma, tak se nebojte zastavit. Těším se na vás!