Содержание
- Определение - Что означает обучение подкреплению?
- Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
- Techopedia объясняет обучение усилению
Определение - Что означает обучение подкреплению?
Укрепление обучения, в контексте искусственного интеллекта, является типом динамического программирования, который обучает алгоритмы с использованием системы вознаграждения и наказания.
Алгоритм обучения подкрепления, или агент, учится, взаимодействуя с окружающей средой. Агент получает вознаграждение за правильное выполнение и штрафы за неправильное выполнение. Агент учится без вмешательства человека, максимизируя его вознаграждение и минимизируя его штраф.
Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
Techopedia объясняет обучение усилению
Обучающее обучение - это подход к машинному обучению, основанный на поведенческой психологии. Это похоже на то, как ребенок учится выполнять новое задание. Усиленное обучение контрастирует с другими подходами машинного обучения тем, что в алгоритме не указано явно, как выполнить задачу, но она решает проблему самостоятельно.
Поскольку агент, которым может быть автомобиль с автоматическим управлением или программа, играющая в шахматы, взаимодействует со своей средой, получает состояние вознаграждения в зависимости от того, как он выполняет, например, безопасное вождение до места назначения или выигрыш в игре. И наоборот, агент получает штраф за неправильную работу, например, с дороги или мат.
Агент с течением времени принимает решения, чтобы максимизировать свое вознаграждение и минимизировать его штраф, используя динамическое программирование. Преимущество этого подхода к искусственному интеллекту состоит в том, что он позволяет программе ИИ учиться без того, чтобы программист не объяснил, как агент должен выполнить задачу.