Co je Reinforcement Learning (RL)?
Typ strojového učení, kde agent se učí činit optimální akce prostřednictvím interakce s prostředím a zpětnou vazbou.
Definice
Reinforcement Learning (RL) neboli Posilované učení je typ strojového učení, kde agent se učí činit optimální rozhodnutí interakcí se svým prostředím a získáváním zpětné vazby ve formě odměn nebo trestů.
Účel
RL má za cíl trénovat systémy, které mohou vyvinout optimální strategie v komplexních, dynamických prostředích, bez explicitních instrukcí, ale skrze pokus a omyl s opožděnou zpětnou vazbou.
Funkce
RL funguje prostřednictvím agenta, který vykonává akce v prostředí, přijímá odměny nebo tresty a iterativně upravuje svou strategii (Policy) pro maximalizaci očekávané kumulativní odměny.
Příklad
AlphaGo od DeepMind využil RL k ovládnutí hry Go, hraním milionů her proti sobě samému, učením z vítězství a porážek a nakonec porazil světové mistry.
Související
RL úzce souvisí s Deep Q-Learning, Policy Gradients, Self-Play, Game Theory a různými optimalizačními algoritmy.
Want to learn more?
If you'd like to go deeper into Reinforcement Learning - RL —or bring this kind of training to your team— let's talk. I help teams understand and apply these concepts. I'd love to hear from you!
Co je Fine-Tuning?
Fine-Tuning je proces přizpůsobení předtrénovaného AI modelu pro specifický...
Co je Zero-Shot Learning?
Zero-Shot Learning je schopnost AI modelu vykonávat nové úkoly nebo klasifi...
Co je Transfer Learning?
Transfer Learning je technika strojového učení, kde se znalosti, rysy nebo...
Co je Model Context Protocol?
Model Context Protocol (MCP) je standardizovaný protokol definující jak AI...
Co je Natural Language?
Natural Language neboli Přirozený jazyk je běžný lidský jazyk (čeština, ang...