Mikä on Reinforcement Learning?
Oppimismenetelmä, jossa AI oppii kokeilemalla ja saamalla palautetta toimintojensa seurauksista.
Määritelmä
Vahvistusoppiminen (Reinforcement Learning) on oppimismenetelmä, jossa AI-agentti oppii optimaalisia toimintastrategioita vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa saamalla palautetta tekojen seurauksista.
Tarkoitus
Vahvistusoppimisen tarkoituksena on oppia toimintastrategioita, jotka maksimoivat pitkän aikavälin palkkiot ilman ennalta määriteltyjä oikeita vastauksia.
Toiminta
Vahvistusoppiminen toimii siten, että agentti kokeilee erilaisia toimintoja, saa palautetta (palkkioita tai rangaistuksia) ja säätää käyttäytymistään paremman suorituskyvyn saavuttamiseksi.
Esimerkki
AlphaGo, joka oppi pelaamaan Go-peliä pelaamalla miljoonia pelejä itseään vastaan ja oppimalla voittavista siirroista.
Liittyvät
Haluatko tietää lisää?
Jos haluat tietää lisää aiheesta Vahvistusoppiminen, ota yhteyttä minuun X:ssä. Rakastan jakaa ideoita, vastata kysymyksiin ja keskustella aiheista, joten älä epäröi tulla mukaan. Nähdään pian!
Mikä on mob programming?
Mob Programming, tai mob-ohjelmointi, on ohjelmistokehityksen lähestymistap...
Mitä tarkoittaa FYI?
For Your Information, tai suomeksi sinun tiedoksesi, on yleinen lyhenne, jo...
Mitä UX tarkoittaa?
UX, eli käyttäjäkokemus, on strategia, joka keskittyy tarjoamaan mahdollisi...