Reinforcement Learning (पुनर्बलन शिक्षा) क्या है?
एक प्रकार की मशीन लर्निंग जहाँ AI एजेंट पुरस्कार और दंड के माध्यम से अपने कार्यों को सुधारना सीखता है।
परिभाषा
Reinforcement Learning या पुनर्बलन शिक्षा मशीन लर्निंग की एक विधि है जहाँ AI एजेंट अपने वातावरण के साथ इंटरैक्ट करके, पुरस्कार (reward) और दंड (penalty) के माध्यम से सही कार्य करना सीखता है।
उद्देश्य
AI को ट्रायल और एरर के माध्यम से सबसे अच्छी रणनीति ढूंढना सिखाना ताकि वह अधिकतम पुरस्कार प्राप्त कर सके।
कार्यप्रणाली
एजेंट एक्शन लेता है, वातावरण से फीडबैक मिलता है (पुरस्कार या दंड), और इस फीडबैक के आधार पर भविष्य के एक्शन में सुधार करता है।
उदाहरण
गेम खेलने वाले AI (जैसे शतरंज, गो), रोबोट का चलना सीखना, या स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम।
संबंधित
- Agent (एजेंट)
- Reward System (पुरस्कार प्रणाली)
- Policy (नीति)
- Q-Learning (क्यू-लर्निंग)
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