Mikä on RL?
Parhaan hyödyn saamiseksi tästä kurssista tulisi hallita matematiikan perusteet (erityisesti todennäköisyyslaskenta). Myös koneoppimisen perusteiden ja NumPyn tuntemus on hyödyllistä.
Vahvistusoppiminen (RL) on koneoppimisen paradigma, joka keskittyy ensisijaisesti päätöksenteko- ja ohjaustehtäviin, joissa agentti oppii optimaalisia strategioita vuorovaikuttamalla ympäristön kanssa ja maksimoimalla kumulatiiviset palkkiot.
Vahvistusoppiminen perustuu vahvasti behavioraaliseen psykologiaan, erityisesti siihen, miten ihmiset ja eläimet oppivat kokemusten kautta. Samoin kuin koira oppii istumaan saadessaan makupaloja oikeasta käytöksestä, RL-agentti oppii saamalla palkkioita toiminnastaan.
Agentti ja ympäristö
Agentti on RL-järjestelmän päätöksentekijä. Se havainnoi ympäristöä, valitsee toimintoja ja oppia palautteesta parantaakseen tulevaa suoritustaan.
Ympäristö kattaa kaiken, minkä kanssa agentti on vuorovaikutuksessa. Se reagoi agentin toimiin ja antaa palautetta uusien tilojen ja palkkioiden muodossa.
Agentti on ainoastaan vastuussa päätöksenteosta — toimintojen valinnasta havaintojensa perusteella ja oppimisesta tuloksista — kun taas ympäristö määrittää vuorovaikutuksen säännöt.
RL:n sovelluskohteet
Vahvistusoppimista käytetään laajasti eri aloilla, joissa päätöksenteko epävarmuuden vallitessa on keskeistä. Tärkeitä sovelluksia ovat:
- Robotiikka: Vahvistusoppiminen auttaa robotteja oppimaan monimutkaisia tehtäviä, kuten esineiden tarttumista, liikkumista ja teollisuusautomaatiota;
- Pelaamisen tekoäly: Vahvistusoppiminen mahdollistaa tekoälyagenttien huipputason suoritukset peleissä kuten shakki, Go ja Dota 2;
- Rahoitus: Vahvistusoppiminen optimoi kaupankäyntistrategioita, salkunhallintaa ja riskinarviointia;
- Terveysala: Vahvistusoppiminen tukee yksilöllisten hoitosuunnitelmien laatimista, robottikirurgiaa ja lääkeaineiden löytämistä;
- Autonomiset järjestelmät: Vahvistusoppiminen mahdollistaa itseohjautuvat autot, droonit ja mukautuvat liikenteenohjausjärjestelmät;
- Suositusjärjestelmät: Vahvistusoppiminen parantaa henkilökohtaisten sisältösuositusten laatua suoratoistopalveluissa ja verkkokaupassa.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 2.7Mikä on RL?
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Parhaan hyödyn saamiseksi tästä kurssista tulisi hallita matematiikan perusteet (erityisesti todennäköisyyslaskenta). Myös koneoppimisen perusteiden ja NumPyn tuntemus on hyödyllistä.
Vahvistusoppiminen (RL) on koneoppimisen paradigma, joka keskittyy ensisijaisesti päätöksenteko- ja ohjaustehtäviin, joissa agentti oppii optimaalisia strategioita vuorovaikuttamalla ympäristön kanssa ja maksimoimalla kumulatiiviset palkkiot.
Vahvistusoppiminen perustuu vahvasti behavioraaliseen psykologiaan, erityisesti siihen, miten ihmiset ja eläimet oppivat kokemusten kautta. Samoin kuin koira oppii istumaan saadessaan makupaloja oikeasta käytöksestä, RL-agentti oppii saamalla palkkioita toiminnastaan.
Agentti ja ympäristö
Agentti on RL-järjestelmän päätöksentekijä. Se havainnoi ympäristöä, valitsee toimintoja ja oppia palautteesta parantaakseen tulevaa suoritustaan.
Ympäristö kattaa kaiken, minkä kanssa agentti on vuorovaikutuksessa. Se reagoi agentin toimiin ja antaa palautetta uusien tilojen ja palkkioiden muodossa.
Agentti on ainoastaan vastuussa päätöksenteosta — toimintojen valinnasta havaintojensa perusteella ja oppimisesta tuloksista — kun taas ympäristö määrittää vuorovaikutuksen säännöt.
RL:n sovelluskohteet
Vahvistusoppimista käytetään laajasti eri aloilla, joissa päätöksenteko epävarmuuden vallitessa on keskeistä. Tärkeitä sovelluksia ovat:
- Robotiikka: Vahvistusoppiminen auttaa robotteja oppimaan monimutkaisia tehtäviä, kuten esineiden tarttumista, liikkumista ja teollisuusautomaatiota;
- Pelaamisen tekoäly: Vahvistusoppiminen mahdollistaa tekoälyagenttien huipputason suoritukset peleissä kuten shakki, Go ja Dota 2;
- Rahoitus: Vahvistusoppiminen optimoi kaupankäyntistrategioita, salkunhallintaa ja riskinarviointia;
- Terveysala: Vahvistusoppiminen tukee yksilöllisten hoitosuunnitelmien laatimista, robottikirurgiaa ja lääkeaineiden löytämistä;
- Autonomiset järjestelmät: Vahvistusoppiminen mahdollistaa itseohjautuvat autot, droonit ja mukautuvat liikenteenohjausjärjestelmät;
- Suositusjärjestelmät: Vahvistusoppiminen parantaa henkilökohtaisten sisältösuositusten laatua suoratoistopalveluissa ja verkkokaupassa.
Kiitos palautteestasi!
