Fahami pembelajaran pengukuhan dan senario aplikasinya

Cara terbaik untuk melatih anjing ialah menggunakan sistem ganjaran untuk memberi ganjaran atas tingkah laku yang baik dan menghukumnya kerana melakukan perkara yang salah. Strategi yang sama boleh digunakan untuk pembelajaran mesin, dipanggil pembelajaran pengukuhan.

Pembelajaran pengukuhan ialah salah satu cabang pembelajaran mesin, yang melatih model melalui pembuatan keputusan untuk mencari penyelesaian terbaik kepada masalah.

Untuk meningkatkan ketepatan model, ganjaran positif boleh digunakan untuk menggalakkan algoritma mendekati jawapan yang betul, manakala ganjaran negatif boleh diberikan untuk menghukum penyelewengan daripada sasaran.

Anda hanya perlu menjelaskan matlamat dan kemudian memodelkan data Model mula berinteraksi dengan data dan mencadangkan penyelesaian sendiri tanpa campur tangan manual.

Contoh Pembelajaran Pengukuhan

Mari kita ambil latihan anjing sebagai contoh Kami menyediakan ganjaran seperti biskut anjing untuk membuat anjing melakukan pelbagai tindakan.

Anjing itu akan mengejar ganjaran mengikut strategi tertentu, jadi ia akan mematuhi arahan dan mempelajari tindakan baharu, seperti mengemis.

Anjing suka berlari, bermain dan meneroka persekitaran mereka. Dalam algoritma pembelajaran pengukuhan, tingkah laku ini dipanggil penerokaan. Anjing akan cenderung untuk memaksimumkan ganjaran mereka sendiri, yang dipanggil mengeksploitasi. Walau bagaimanapun, terdapat pertukaran antara penerokaan dan eksploitasi, kerana penerokaan mungkin membawa kurang ganjaran.

Istilah Penting dalam Pembelajaran Pengukuhan

• Ejen: Ejen ialah model yang dilatih melalui pembelajaran pengukuhan
• Persekitaran: Situasi latihan model mesti mengoptimumkan dipanggil persekitarannya
• Tindakan: Semua langkah yang mungkin boleh diambil oleh model
Status: Kedudukan/status semasa yang dikembalikan oleh model
• Ganjaran: Untuk membantu model bergerak ke arah yang betul, ia diberi ganjaran/diberikan mata untuk menilai tindakan tertentu
• Strategi: Strategi menentukan cara ejen bertindak pada bila-bila masa. Ia bertindak sebagai pemetaan antara tindakan dan keadaan semasa

Atas ialah kandungan terperinci Fahami pembelajaran pengukuhan dan senario aplikasinya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!