Uczenie i dostrajanie
Uczenie ze wzmocnieniem
Reinforcement learning
Inne nazwy i skróty: RL.
Co to jest uczenie ze wzmocnieniem?
Uczenie strategii działania na podstawie nagród związanych z podejmowanymi decyzjami.
Oceniany może być rezultat całej sekwencji działań. Wysoka nagroda pomaga tylko wtedy, gdy jej definicja rzeczywiście odpowiada zamierzonemu celowi.
Przykład zastosowania
Agent w symulacji harmonogramowania otrzymuje nagrodę za terminowe zadania i uczy się wybierać kolejne działania.
O czym pamiętać?
Niepełna definicja nagrody może premiować zachowania sprzeczne z rzeczywistym celem.
Powiązane pojęcia
- Parametry modelu (Model parameters)
- Uczenie maszynowe (Machine learning)