Mikä on Reinforcement Learning?

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

• Agent-based Learning
• Reward Systems
• Trial and Error
• Game Theory

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!