Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Lære RL Kontra Andre Læringsparadigmer | RL Kjerne­teori
Introduksjon til Forsterkende Læring

bookRL Kontra Andre Læringsparadigmer

Maskinlæring består av tre hovedparadigmer, hver egnet for ulike typer problemer. Forsterkningslæring er ett av dem, sammen med overvåket læring og uovervåket læring.

Nøkkelfunksjoner ved RL

  • Ingen merkede data: RL krever ikke forhåndsdefinerte input-output-par, men lærer i stedet fra erfaring;
  • Læring gjennom prøving og feiling: agenten utforsker ulike handlinger og forbedrer strategien basert på tilbakemeldinger;
  • Sekvensiell beslutningstaking: RL er utviklet for oppgaver der nåværende beslutninger påvirker fremtidige utfall;
  • Maksimering av belønning: læringsmålet er å optimalisere langsiktige belønninger fremfor kortsiktig korrekthet.

Sammenligning av de tre ML-paradigmene

Hvorfor er forsterkningslæring annerledes

Forsterkningslæring har noen likheter med andre paradigmer, men skiller seg ut på grunn av sin unike tilnærming til læringsprosessen.

Veiledet læring

I veiledet læring gir et datasett eksplisitte instruksjoner om hva som skal være riktig utdata. I forsterkningslæring finnes det ingen eksplisitt veiledning—agenten må finne ut av de beste handlingene gjennom erfaring.

Uveiledet læring

Uveiledet læring finner skjulte mønstre i data uten spesifikke mål. Forsterkningslæring lærer gjennom interaksjon med et miljø for å oppnå et eksplisitt mål (f.eks. å vinne et spill).

question-icon

Fyll inn de tomme feltene

learning involves learning from feedback in the form of rewards or penalties based on actions taken in an environment.
learning involves learning from labeled data, where the model is trained on input-output pairs.
learning involves learning from unlabeled data, where the model tries to identify patterns or structures in the data without predefined labels.

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 2

Spør AI

expand

Spør AI

ChatGPT

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Suggested prompts:

Can you give examples of real-world applications for each learning paradigm?

What are some challenges unique to reinforcement learning?

How does the feedback mechanism in reinforcement learning work in practice?

Awesome!

Completion rate improved to 2.7

bookRL Kontra Andre Læringsparadigmer

Sveip for å vise menyen

Maskinlæring består av tre hovedparadigmer, hver egnet for ulike typer problemer. Forsterkningslæring er ett av dem, sammen med overvåket læring og uovervåket læring.

Nøkkelfunksjoner ved RL

  • Ingen merkede data: RL krever ikke forhåndsdefinerte input-output-par, men lærer i stedet fra erfaring;
  • Læring gjennom prøving og feiling: agenten utforsker ulike handlinger og forbedrer strategien basert på tilbakemeldinger;
  • Sekvensiell beslutningstaking: RL er utviklet for oppgaver der nåværende beslutninger påvirker fremtidige utfall;
  • Maksimering av belønning: læringsmålet er å optimalisere langsiktige belønninger fremfor kortsiktig korrekthet.

Sammenligning av de tre ML-paradigmene

Hvorfor er forsterkningslæring annerledes

Forsterkningslæring har noen likheter med andre paradigmer, men skiller seg ut på grunn av sin unike tilnærming til læringsprosessen.

Veiledet læring

I veiledet læring gir et datasett eksplisitte instruksjoner om hva som skal være riktig utdata. I forsterkningslæring finnes det ingen eksplisitt veiledning—agenten må finne ut av de beste handlingene gjennom erfaring.

Uveiledet læring

Uveiledet læring finner skjulte mønstre i data uten spesifikke mål. Forsterkningslæring lærer gjennom interaksjon med et miljø for å oppnå et eksplisitt mål (f.eks. å vinne et spill).

question-icon

Fyll inn de tomme feltene

learning involves learning from feedback in the form of rewards or penalties based on actions taken in an environment.
learning involves learning from labeled data, where the model is trained on input-output pairs.
learning involves learning from unlabeled data, where the model tries to identify patterns or structures in the data without predefined labels.

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 1. Kapittel 2
some-alt