این رویکرد بر این مفهوم تمرکز دارد که یک عامل اقدامات متوالی را برای به حداکثر رساندن پاداش انباشته در طول زمان انجام می دهد. به عبارت دیگر، عامل بهترین استراتژی را از طریق آزمایش فعال می آموزد، جایی که اقدامات او پیامدهایی ایجاد می کند که به نوبه خود بر تصمیمات آینده تأثیر می گذارد.
تبلیغات
این کاوش در فضای اقدامات و پاداش ها منجر به یک فرآیند بهینه سازی می شود که به دنبال دستیابی به اقداماتی است که در طول زمان منجر به بیشترین پاداش می شود.
خاستگاه یادگیری تقویتی به روانشناسی رفتاری و نظریه یادگیری برمی گردد، اما کاربردهای آن در زمینه های مختلفی مانند رباتیک، بازی، کنترل فرآیند و موارد دیگر گسترش یافته است.
الگوریتم‌های یادگیری تقویتی، مانند Q-Learning و روش‌های مبتنی بر سیاست، به ماشین‌ها اجازه می‌دهند تا انجام وظایف پیچیده و پیچیده را بیاموزند. tomeتصمیم گیری های آگاهانه در محیط های پویا و نامطمئن. با این حال، یادگیری تقویتی چالش های منحصر به فردی مانند ایجاد تعادل بین اکتشاف و بهره برداری و مدیریت پاداش های پراکنده را ارائه می دهد.
تبلیغات
به طور خلاصه، یادگیری تقویتی یک رویکرد هیجان انگیز برای قادر ساختن ماشین ها به یادگیری از طریق تعامل مداوم با محیط ارائه می دهد. این رویکرد با تقلید از روشی که موجودات زنده از طریق آزمون و خطا یاد می گیرند، پتانسیل ایجاد انقلابی در اتوماسیون وظایف پیچیده را دارد.
با پیشرفت تحقیقات، انتظار می‌رود که یادگیری تقویتی نقش مهمی در ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی سازگارتر و مستقل‌تر ایفا کند.
منابع:
- ساتون، آر. اس.، و بارتو، آ.جی. (2018). یادگیری تقویتی: مقدمه. مطبوعات MIT.
- Kaelbling، L. P.، Littman، M. L.، & Moore، A. W. (1996). یادگیری تقویتی: یک نظرسنجی مجله تحقیقات هوش مصنوعی، 4، 237-285.
- Mnih، V.، Kavukcuoglu، K.، Silver، D.، و همکاران. (2015). کنترل در سطح انسانی از طریق یادگیری تقویتی عمیق طبیعت، 518(7540)، 529-533.
*متن این مقاله تا حدی توسط ChatGPTیک مدل زبان مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط OpenAI. ورودی های متن توسط Curto اخبار و پاسخ ها عمدا به طور کامل تکثیر شده است. پاسخ ها از ChatGPT به طور خودکار تولید می شوند و نظرات را نشان نمی دهند OpenAI یا افراد مرتبط با مدل. تمام مسئولیت مطالب منتشر شده بر عهده آن است Curto اخبار.
تبلیغات
همچنین درک کنید:
