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 voordelig.
Reinforcement learning (RL) is een machine learning paradigma dat zich voornamelijk 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 door ervaringen. Net zoals een hond leert 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 in het RL-systeem. Het observeert de omgeving, selecteert acties en leert van feedback om zijn toekomstige prestaties te verbeteren.
De omgeving vertegenwoordigt alles waarmee de agent interacteert. Zij 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
Versterkend leren wordt op grote schaal toegepast in diverse vakgebieden waar besluitvorming onder onzekerheid essentieel is. Enkele belangrijke toepassingen zijn:
- Robotica: RL helpt 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 bovenmenselijk 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 voordelig.
Reinforcement learning (RL) is een machine learning paradigma dat zich voornamelijk 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 door ervaringen. Net zoals een hond leert 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 in het RL-systeem. Het observeert de omgeving, selecteert acties en leert van feedback om zijn toekomstige prestaties te verbeteren.
De omgeving vertegenwoordigt alles waarmee de agent interacteert. Zij 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
Versterkend leren wordt op grote schaal toegepast in diverse vakgebieden waar besluitvorming onder onzekerheid essentieel is. Enkele belangrijke toepassingen zijn:
- Robotica: RL helpt 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 bovenmenselijk 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!
