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

• Agent-based Learning
• Reward Systems
• Policy Optimization
• Game Theory

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!