Co to jest Reinforcement Learning (RL)?

Definicja

Reinforcement Learning (RL) to typ uczenia maszynowego, w którym agent uczy się optymalnego zachowania poprzez interakcję ze środowiskiem, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania i stopniowo poprawiając swoją strategię.

Cel

Celem RL jest trenowanie systemów AI do podejmowania sekwencji decyzji w celu maksymalizacji długoterminowej nagrody, szczególnie przydatne w sytuacjach wymagających planowania i strategicznego myślenia.

Funkcja

RL funkcjonuje poprzez cykl agent-środowisko: agent wykonuje działania, otrzymuje feedback w postaci nagród/kar, i wykorzystuje te doświadczenia do poprawy swojej polityki decyzyjnej.

Przykład

AlphaGo używa RL do nauki gry w Go, grając miliony partii przeciwko sobie i ucząc się z każdego ruchu, który prowadzi do wygranej lub przegranej, stopniowo doskonaląc swoją strategię.

Powiązane

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Reinforcement Learning (RL), skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!