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.
Chcete se dozvědět více?
Pokud se chcete ponořit hlouběji do tématu Reinforcement Learning - RL — nebo přinést tento druh školení do svého týmu — pojďme si promluvit. Pomáhám týmům pochopit a uplatnit tyto koncepty v praxi. Rád se vám ozvu!
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 Fine-Tuning?
Fine-Tuning je proces přizpůsobení předtrénovaného AI modelu pro specifický...
Co je Machine Learning?
Machine Learning je metoda umělé inteligence, která umožňuje systémům autom...
Co je multimodální AI?
Multimodální AI jsou systémy schopné zpracovávat, rozumět a generovat více...