A "megerősítéses tanulás" egy gépi tanulási technika, ahol az algoritmusok úgy tanulnak, hogy visszajelzést kapnak cselekvéseik eredményéről, és ennek alapján finomítják a döntéseiket. A cél az, hogy a rendszer megtanulja, milyen műveletek vezetnek pozitív eredményekhez és melyek kerülendők. Ezek a visszajelzések pozitív vagy negatív jutalmak formájában jelennek meg, hasonlóan ahhoz, ahogyan az emberek is tanulnak a saját tapasztalataikból. A megerősítéses tanulás gyakran alkalmazott olyan területeken, ahol a környezet összetett és dinamikusan változik.
Példák a megerősítéses tanulásra:
-
Játékok: Például a számítógépes játékokban használatos algoritmusok, mint amilyen az AlphaGo, amely megtanulta legyőzni a világ legjobb go-játékosait.
-
Robotika: Robotok, amelyek megtanulják, hogyan kell navigálni egy szobában anélkül, hogy nekiütköznének a tárgyaknak.
-
Önvezető autók: Az autók folyamatosan tanulnak a valós közlekedési helyzetekből, hogy javítsák a vezetési képességeiket.
-
Ajánlórendszerek: Webáruházak, amelyek személyre szabott termékajánlatokat kínálnak a vásárlóknak a vásárlásaik alapján.
-
Pénzügyi kereskedés: Algoritmusok, amelyek a piacok viselkedéséből tanulnak, hogy optimalizálják a befektetési döntéseket.
Ez a tanulási forma igazán érdekes, mert lehetőséget biztosít arra, hogy a gépek komplex feladatokat oldjanak meg az emberi felügyelet minimális szükségességével.
Vissza az előző oldalra