Hvad er Reinforcement Learning?
Machine learning-teknik hvor AI-agenter lærer gennem trial-and-error ved at modtage belønninger eller straffe for deres handlinger.
Definition
Reinforcement Learning (RL) er en machine learning-teknik, hvor AI-agenter lærer optimal adfærd gennem trial-and-error ved at modtage belønninger for gode handlinger og straffe for dårlige.
Formål
RL har til formål at træne AI-systemer til at træffe de bedste beslutninger i komplekse, dynamiske miljøer uden explicit instruktion om hvad der er rigtigt.
Funktion
RL fungerer gennem en agent, der tager handlinger i et miljø, modtager feedback (reward/punishment), og gradvist lærer en politik for optimal beslutningstagning.
Eksempel
AlphaGo lærte at spille Go ved RL - den spillede millioner af spil mod sig selv og lærte af wins og losses for at blive verdensmester.
Relateret
RL er relateret til game theory, decision making og autonomous systems.
Vil du lære mer?
Hvis du ønsker å gå dypere inn i Reinforcement Learning (RL) —eller bringe denne typen opplæring til teamet ditt— la oss snakke sammen. Jeg hjelper team med å forstå og anvende disse begrepene. Jeg vil veldig gjerne høre fra deg!
Hvad er Few-Shot Learning?
Few-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller lærer at udføre nye opgave...
Hvad er One-Shot Learning?
One-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller lærer at udføre nye opgave...
Hvad er Zero-Shot Learning?
Zero-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller kan udføre opgaver eller...
Hvad er en feedback-sløjfe i AI?
En Feedback-sløjfe i AI er en kontinuerlig proces, hvor systemets output og...
Hvad er Transfer Learning?
Transfer Learning er en AI-teknik, hvor viden og træning fra en model på én...