conversation_by_6mk

[bot_external]

Uczenie poprzez wzmacnianie (reinforcement learning) to rodzaj uczenia maszynowego, w którym model uczy się wchodząc w interakcje ze środowiskiem, poprzez system kar i nagród. Przykłady zastosowania uczenia poprzez wzmacnianie to:

• Uczenie gier komputerowych, takich jak gry wideo lub gry planszowe.
• Uczenie robotów, aby wykonywały zadania w środowisku fizycznym.
• Uczenie systemów, aby podejmowały decyzje w sytuacjach niepewnych.

Przykładem zastosowania uczenia poprzez wzmacnianie może być uczenie gry wideo, takiej jak gry w Atari. Model uczy się poprzez interakcje z grą, otrzymując nagrody za osiągnięcia i kary za porażki. W ten sposób model uczy się strategii gry i może je wykorzystać do podejmowania decyzji w przyszłości.

Wszystkie te przykłady są zgodne z opisem uczenia poprzez wzmacnianie w dostępnym kontekście.