Uczenie przez wzmacnianie to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się poprzez interakcję z otoczeniem i otrzymywanie nagród lub kar za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.
Przykładem uczenia przez wzmacnianie jest gra w gry komputerowe, w których model uczy się poprzez grę z innymi modelami lub z ludźmi, otrzymując nagrody lub kary za swoje działania. Model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.
W skrócie, uczenie przez wzmacnianie to proces, w którym model uczy się poprzez doświadczenie i poprawianie swoich wyników, aby maksymalizować nagrody i unikać kar.