Wat is RL?
Om het meeste uit deze cursus te halen, is een grondige kennis van wiskunde (met name kansrekening) vereist. Bekendheid met basisprincipes van machine learning en NumPy is eveneens nuttig.
Reinforcement learning (RL) is een machine learning-paradigma dat zich primair richt op besluitvorming en controletaken, waarbij een agent optimale strategieën leert door interactie met een omgeving en het maximaliseren van cumulatieve beloningen.
Reinforcement learning is sterk geïnspireerd door de gedragspsychologie, met name hoe mensen en dieren leren via ervaringen. Net zoals een hond leert te zitten wanneer hij traktaties krijgt voor correct gedrag, leert een RL-agent door beloningen te ontvangen voor zijn acties.
Agent en omgeving
De agent is de beslisser binnen het RL-systeem. Deze observeert de omgeving, selecteert acties en leert van feedback om toekomstige prestaties te verbeteren.
De omgeving omvat alles waarmee de agent in interactie treedt. De omgeving reageert op de acties van de agent en geeft feedback in de vorm van nieuwe toestanden en beloningen.
De agent is alleen verantwoordelijk voor het nemen van beslissingen — het selecteren van acties op basis van zijn observaties en het leren van de resulterende uitkomsten — terwijl de omgeving de interactieregels bepaalt.
Toepassingen van RL
Reinforcement learning wordt op grote schaal toegepast in diverse domeinen waar besluitvorming onder onzekerheid essentieel is. Enkele belangrijke toepassingen zijn:
- Robotica: RL ondersteunt robots bij het aanleren van complexe taken zoals het grijpen van objecten, voortbeweging en industriële automatisering;
- Gaming-AI: RL stuurt AI-agenten in spellen zoals schaken, Go en Dota 2 aan, waarmee prestaties op supermenselijk niveau worden bereikt;
- Financiën: RL optimaliseert handelsstrategieën, portefeuillebeheer en risicobeoordeling;
- Gezondheidszorg: RL ondersteunt gepersonaliseerde behandelplannen, robotchirurgie en medicijnontwikkeling;
- Autonome systemen: RL maakt zelfrijdende auto's, drones en adaptieve verkeersregelsystemen mogelijk;
- Aanbevelingssystemen: RL verbetert gepersonaliseerde contentaanbevelingen op streamingplatforms en in e-commerce.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 2.7Wat is RL?
Veeg om het menu te tonen
Om het meeste uit deze cursus te halen, is een grondige kennis van wiskunde (met name kansrekening) vereist. Bekendheid met basisprincipes van machine learning en NumPy is eveneens nuttig.
Reinforcement learning (RL) is een machine learning-paradigma dat zich primair richt op besluitvorming en controletaken, waarbij een agent optimale strategieën leert door interactie met een omgeving en het maximaliseren van cumulatieve beloningen.
Reinforcement learning is sterk geïnspireerd door de gedragspsychologie, met name hoe mensen en dieren leren via ervaringen. Net zoals een hond leert te zitten wanneer hij traktaties krijgt voor correct gedrag, leert een RL-agent door beloningen te ontvangen voor zijn acties.
Agent en omgeving
De agent is de beslisser binnen het RL-systeem. Deze observeert de omgeving, selecteert acties en leert van feedback om toekomstige prestaties te verbeteren.
De omgeving omvat alles waarmee de agent in interactie treedt. De omgeving reageert op de acties van de agent en geeft feedback in de vorm van nieuwe toestanden en beloningen.
De agent is alleen verantwoordelijk voor het nemen van beslissingen — het selecteren van acties op basis van zijn observaties en het leren van de resulterende uitkomsten — terwijl de omgeving de interactieregels bepaalt.
Toepassingen van RL
Reinforcement learning wordt op grote schaal toegepast in diverse domeinen waar besluitvorming onder onzekerheid essentieel is. Enkele belangrijke toepassingen zijn:
- Robotica: RL ondersteunt robots bij het aanleren van complexe taken zoals het grijpen van objecten, voortbeweging en industriële automatisering;
- Gaming-AI: RL stuurt AI-agenten in spellen zoals schaken, Go en Dota 2 aan, waarmee prestaties op supermenselijk niveau worden bereikt;
- Financiën: RL optimaliseert handelsstrategieën, portefeuillebeheer en risicobeoordeling;
- Gezondheidszorg: RL ondersteunt gepersonaliseerde behandelplannen, robotchirurgie en medicijnontwikkeling;
- Autonome systemen: RL maakt zelfrijdende auto's, drones en adaptieve verkeersregelsystemen mogelijk;
- Aanbevelingssystemen: RL verbetert gepersonaliseerde contentaanbevelingen op streamingplatforms en in e-commerce.
Bedankt voor je feedback!
