גישה זו מתמקדת ברעיון של סוכן שמבצע פעולות עוקבות כדי למקסם את התגמול המצטבר לאורך זמן. במילים אחרות, הסוכן לומד את האסטרטגיה הטובה ביותר באמצעות ניסוי אקטיבי, כאשר פעולותיו מייצרות השלכות אשר, בתורן, משפיעות על החלטות עתידיות.
פִּרסוּם
חקירה זו של מרחב הפעולות והתגמולים מביאה לתהליך אופטימיזציה המבקש להשיג את הפעולות המובילות לתגמול הגדול ביותר לאורך זמן.
מקורותיה של למידה מחזקת מתוארכים לפסיכולוגיה התנהגותית ותורת הלמידה, אך יישומיה התרחבו לתחומים מגוונים כגון רובוטיקה, משחקים, בקרת תהליכים ועוד.
אלגוריתמי למידת חיזוק, כגון Q-Learning ושיטות מבוססות מדיניות, מאפשרים למכונות ללמוד לבצע משימות מורכבות ומורכבות. tomeהחלטות מושכלות בסביבות דינמיות וחוסר ודאות. עם זאת, למידת חיזוק מציבה אתגרים ייחודיים, כגון איזון חקירה וניצול וניהול תגמולים דל.
פִּרסוּם
בקיצור, למידת חיזוק מציעה גישה מרגשת המאפשרת למכונות ללמוד באמצעות אינטראקציה מתמשכת עם הסביבה. על ידי חיקוי הדרך שבה יצורים חיים לומדים באמצעות ניסוי וטעייה, לגישה זו יש פוטנציאל לחולל מהפכה באוטומציה של משימות מורכבות.
ככל שהמחקר מתקדם, למידת חיזוק צפויה למלא תפקיד מכריע בבניית מערכות בינה מלאכותית אדפטיבית ואוטונומית יותר.
הפניות:
- Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). למידת חיזוק: מבוא. MIT Press.
- Kaelbling, L. P., Littman, M. L., & Moore, A. W. (1996). למידת חיזוק: סקר. Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 237-285.
- Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). שליטה ברמת האדם באמצעות למידת חיזוק עמוק. טבע, 518(7540), 529-533.
*הטקסט של מאמר זה נוצר בחלקו על ידי ChatGPT, מודל שפה מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי OpenAI. רשומות טקסט נוצרו על ידי Curto חדשות ותגובות משוכפלות במלואן בכוונה. התשובות מ ChatGPT נוצרים אוטומטית ואינם מייצגים את דעותיהם של OpenAI או אנשים הקשורים למודל. כל האחריות לתכנים שפורסמו חלה על ידה Curto חדשות.
פִּרסוּם
להבין גם:
