Stiprinamasis mokymasis yra mašininio mokymosi tipas, kurio metu pagrindinis dėmesys skiriamas agentų mokymui priimti sprendimus aplinkoje, apdovanojant juos už teigiamus rezultatus ir baudžiant už neigiamus rezultatus. Jis naudojamas sprendžiant sudėtingas problemas, kurias sunku išspręsti naudojant tradicinius algoritmus.
Stiprinamasis mokymasis (RL) yra mašininio mokymosi tipas, leidžiantis agentui išmokti sąveikauti su aplinka, kad gautų kuo didesnį atlygį. Tai mokymosi tipas, pagrįstas bandymu ir klaida, kai agentas gauna grįžtamąjį ryšį iš savo aplinkos apdovanojimų ar bausmių forma. Tada agentas naudoja šį grįžtamąjį ryšį, kad pakoreguotų savo elgesį, kad gautų kuo didesnį atlygį.
RL yra mokymosi rūšis, pagrįsta idėja, kad agentas sąveikauja su aplinka, siekdamas maksimaliai padidinti atlygį. Agentui suteikiamas veiksmų, kurių jis gali imtis, kad galėtų sąveikauti su aplinka, rinkinys. Tada agentas gauna grįžtamąjį ryšį iš savo aplinkos apdovanojimų ar bausmių pavidalu. Tada agentas naudoja šį atsiliepimą, kad pakoreguotų savo elgesį, kad maksimaliai padidintų savo atlygį.
RL naudojamas įvairiose programose, pvz., robotikoje, autonominės transporto priemonės ir žaidimas. Robotikoje RL gali būti naudojamas mokant robotus sąveikauti su aplinka, kad būtų galima atlikti užduotis. Autonominėse transporto priemonėse RL gali būti naudojamas mokant transporto priemonę naršyti aplinkoje, kad pasiektų tikslą. Žaidžiant žaidimus, RL gali būti naudojamas mokant agentą žaisti žaidimą, kad būtų galima gauti kuo didesnį atlygį.
RL yra galingas įrankis mokyti agentus, kaip bendrauti su aplinka, kad gautų kuo didesnį atlygį. Tai mokymosi tipas, pagrįstas bandymu ir klaida, kai agentas gauna grįžtamąjį ryšį iš savo aplinkos apdovanojimų ar bausmių forma. RL naudojamas įvairiose programose, pvz., robotikoje, autonominėse transporto priemonėse ir žaidime. a>. RL yra galingas įrankis, skirtas mokyti agentus bendrauti su aplinka, kad gautų kuo didesnį atlygį.