Vad är förstärkningsinlärning?
Förstärkningsinlärning är en AI-teknik där agenter lär sig genom att interagera med en miljö och få belöningar eller straff.
Definition
Förstärkningsinlärning (Reinforcement Learning, RL) är en maskininlärningsmetod där AI-agenter lär sig att ta beslut genom att interagera med en miljö och få feedback i form av belöningar eller straff för sina handlingar.
Syfte
RL möjliggör för AI-system att lära sig optimala strategier och beteenden utan att ha detaljerade instruktioner, genom trial-and-error och maximering av kumulativa belöningar över tid.
Funktion
Agenten utforskar olika handlingar i miljön, observerar konsekvenserna och justerar sin policy (beslutsstrategi) för att maximera långsiktig belöning, ofta genom algoritmer som Q-learning eller policy gradients.
Exempel
Självkörande bilar som lär sig navigera genom att få belöningar för säker körning, spel-AI som AlphaGo som lär sig strategier genom att spela miljontals partier, eller chatbotar som förbättras genom användarfeedback.
Relaterat
Agent, Reward Function, Policy Learning, Markov Decision Process, Game Theory
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om Förstärkningsinlärning, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!
Vad är Test Driven Development (TDD)?
Test-Driven Development (TDD) är en programmeringsmetod som betonar att ska...
Vad är ett projekt?
Begreppet projekt refererar till ett temporärt åtagande som genomförs för a...
Vad är en mockup?
En mockup är en statisk representation av en produkt, ofta använd inom prod...