Hvad er Reinforcement Learning?
Machine learning-teknik hvor AI-agenter lærer gennem trial-and-error ved at modtage belønninger eller straffe for deres handlinger.
Definition
Reinforcement Learning (RL) er en machine learning-teknik, hvor AI-agenter lærer optimal adfærd gennem trial-and-error ved at modtage belønninger for gode handlinger og straffe for dårlige.
Formål
RL har til formål at træne AI-systemer til at træffe de bedste beslutninger i komplekse, dynamiske miljøer uden explicit instruktion om hvad der er rigtigt.
Funktion
RL fungerer gennem en agent, der tager handlinger i et miljø, modtager feedback (reward/punishment), og gradvist lærer en politik for optimal beslutningstagning.
Eksempel
AlphaGo lærte at spille Go ved RL - den spillede millioner af spil mod sig selv og lærte af wins og losses for at blive verdensmester.
Relateret
RL er relateret til game theory, decision making og autonomous systems.
Vil du vide mere?
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Reinforcement Learning (RL), så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!
Hvad er Self-Play?
Self-Play er en træningsmetode, hvor AI-agenter forbedrer deres evner ved a...
Hvad betyder Market Fit?
Market fit opstår, når et virksomheds produkt opfylder et stærkt markedsbeh...
Hvad er Middleware i AI?
Middleware i AI er software-lag, der forbinder og facilitere kommunikation...