Wat is Reinforcement Learning (RL)?
Een machine learning aanpak waarbij AI-systemen leren door trial-and-error en beloning-systemen.
Definitie
Reinforcement Learning (RL) is een machine learning benadering waarbij AI-agents leren optimaal gedrag door interactie met een omgeving, waarbij ze beloningen ontvangen voor goede acties en straffen voor slechte acties.
Doel
Het doel van RL is het trainen van AI-systemen om autonoom beslissingen te nemen die langetermijn beloning maximaliseren in complexe omgevingen.
Functie
RL-agents exploreren verschillende acties, observeren de resultaten, en passen hun strategie aan om toekomstige beloningen te maximaliseren door trial-and-error leren.
Voorbeeld
AlphaGo dat Go leert spelen, autonome voertuigen die leren navigeren, game AI in videogames, en robotica voor manipulatietaken.
Gerelateerd
Wil je meer weten?
Als je meer wilt weten over Reinforcement Learning (RL), neem contact met me op via X. Ik deel graag ideeën, beantwoord vragen en bespreek nieuwsgierigheden over deze onderwerpen, dus aarzel niet om langs te komen. Tot snel!
Wat is een Agent?
Een Agent is een autonoom AI-systeem dat in staat is om taken uit te voeren...
Wat is het Agile Manifesto?
Het Agile Manifesto is een document dat op 12 februari 2001 werd opgesteld...
Wat is Backend voor Frontend (BFF)?
Backend voor Frontend (BFF) is een architecturaal patroon dat het creëren v...