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 vide mere?
Hvis du vil gå mere i dybden med Reinforcement Learning (RL) —eller bringe denne form for træning til dit team— så lad os tale sammen. Jeg hjælper teams med at forstå og anvende disse begreber. Jeg vil meget gerne høre fra dig!
Hvad er Zero-Shot Learning?
Zero-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller kan udføre opgaver eller...
Hvad er Few-Shot Learning?
Few-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller lærer at udføre nye opgave...
Hvad er Transfer Learning?
Transfer Learning er en AI-teknik, hvor viden og træning fra en model på én...
Hvad er One-Shot Learning?
One-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller lærer at udføre nye opgave...
Hvad er en feedback-sløjfe i AI?
En Feedback-sløjfe i AI er en kontinuerlig proces, hvor systemets output og...