Hva er forsterkningslæring?
AI-læringmetode hvor agenter lærer optimale handlinger gjennom trial-and-error og belønningssignaler.
Definisjon
Reinforcement Learning (RL) eller Forsterkningslæring er en maskinlæringsmetode hvor AI-agenter lærer optimale handlinger gjennom å interagere med et miljø og motta belønninger eller straffer basert på deres handlinger.
Formål
Forsterkningslæring har som mål å lære optimale beslutningsstrategier gjennom erfaring, særlig nyttig når optimale handlinger ikke er kjent på forhånd.
Funksjon
RL fungerer ved at agenten observerer miljøtilstanden, tar handlinger, mottar belønninger og justerer sin strategi for å maksimere kumulative belønninger over tid.
Eksempel
AlphaGo som lærer å spille Go gjennom selvspill, autonome kjøretøy som lærer å navigere trygt, eller chatbots som forbedres gjennom bruker-feedback (RLHF).
Relatert
Forsterkningslæring er relatert til game theory, beslutningsteori, optimal control, AI-agenter og adaptiv læring.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Reinforcement Learning (RL) - Forsterkningslæring, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva er Buss-faktor?
Buss-faktoren er en metrikk som måler risikoen som følger av at informasjon...
Hva er Self-Organization?
Self-organization i Agile refererer til team som har autonomi til å ta besl...
Hva er kreditter og tokens i AI-tjenester?
Credits/Tokens (Kreditter/Tokens) er måleenheter som brukes av AI-tjenestel...