Mi a Reinforcement Learning (RL)?
AI tanulási módszer, amely jutalmak és büntetések alapján optimalizál.
Meghatározás
A Megerősítéses Tanulás (Reinforcement Learning, RL) egy gépi tanulási paradigma, ahol az AI ügynök környezetével való interakció során jutalmakból és büntetésekből tanul az optimális viselkedés eléréséhez.
Cél
Az RL célja olyan viselkedési stratégiák megtanulása, amelyek maximalizálják a hosszú távú jutalmat.
Működés
Az ügynök cselekszik, megfigyeli a környezet válaszát, jutalmat vagy büntetést kap, és ennek alapján módosítja viselkedését.
Példa
AlphaGo, amely Go játékban tanult önmaga ellen játszva, vagy ChatGPT RLHF (emberi visszajelzés alapú RL) finomhangolása.
Kapcsolódó
Szeretne többet megtudni?
Ha többet szeretne megtudni a Megerősítéses Tanulás - RL témáról, lépjen kapcsolatba velem az X-en. Szeretem megosztani az ötleteket, válaszolni a kérdésekre és beszélgetni ezekről a témákról, ezért ne habozzon, nézzen be! Hamarosan találkozunk!