Vad är RL?
För att få ut det mesta av denna kurs bör du ha en gedigen förståelse för matematik (särskilt sannolikhetsteori). Bekantskap med grunderna i maskininlärning och NumPy är också fördelaktigt.
Reinforcement learning (RL) är ett maskininlärningsparadigm som främst fokuserar på beslutsfattande och styrningsuppgifter, där en agent lär sig optimala strategier genom att interagera med en miljö och maximera kumulativa belöningar.
Förstärkningsinlärning är starkt inspirerad av beteendepsykologi, särskilt hur människor och djur lär sig genom erfarenheter. Precis som en hund lär sig att sitta när den får godis för korrekt beteende, lär sig en RL-agent genom att få belöningar för sina handlingar.
Agent och miljö
Agenten är beslutsfattaren i RL-systemet. Den observerar miljön, väljer handlingar och lär sig av återkoppling för att förbättra sin framtida prestation.
Miljön representerar allt som agenten interagerar med. Den svarar på agentens handlingar och ger återkoppling i form av nya tillstånd och belöningar.
Agenten är endast ansvarig för att fatta beslut — välja handlingar baserat på sina observationer och lära sig av de resulterande utfallen — medan miljön bestämmer interaktionsreglerna.
Tillämpningar av RL
Förstärkningsinlärning används i stor utsträckning inom olika områden där beslutsfattande under osäkerhet är avgörande. Några viktiga tillämpningar inkluderar:
- Robotik: RL hjälper robotar att lära sig komplexa uppgifter såsom att greppa föremål, förflyttning och industriell automation;
- Spel-AI: RL driver AI-agenter i spel som schack, Go och Dota 2, och uppnår övermänsklig prestanda;
- Finans: RL optimerar handelsstrategier, portföljhantering och riskbedömning;
- Hälso- och sjukvård: RL stödjer personliga behandlingsplaner, robotkirurgi och läkemedelsupptäckt;
- Autonoma system: RL möjliggör självkörande bilar, drönare och adaptiva trafikstyrningssystem;
- Rekommendationssystem: RL bidrar till förbättrade personliga innehållsrekommendationer på streamingplattformar och inom e-handel.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Can you explain the difference between an agent and an environment in reinforcement learning?
What are some other real-world examples of reinforcement learning applications?
How does reinforcement learning differ from supervised learning?
Awesome!
Completion rate improved to 2.7Vad är RL?
Svep för att visa menyn
För att få ut det mesta av denna kurs bör du ha en gedigen förståelse för matematik (särskilt sannolikhetsteori). Bekantskap med grunderna i maskininlärning och NumPy är också fördelaktigt.
Reinforcement learning (RL) är ett maskininlärningsparadigm som främst fokuserar på beslutsfattande och styrningsuppgifter, där en agent lär sig optimala strategier genom att interagera med en miljö och maximera kumulativa belöningar.
Förstärkningsinlärning är starkt inspirerad av beteendepsykologi, särskilt hur människor och djur lär sig genom erfarenheter. Precis som en hund lär sig att sitta när den får godis för korrekt beteende, lär sig en RL-agent genom att få belöningar för sina handlingar.
Agent och miljö
Agenten är beslutsfattaren i RL-systemet. Den observerar miljön, väljer handlingar och lär sig av återkoppling för att förbättra sin framtida prestation.
Miljön representerar allt som agenten interagerar med. Den svarar på agentens handlingar och ger återkoppling i form av nya tillstånd och belöningar.
Agenten är endast ansvarig för att fatta beslut — välja handlingar baserat på sina observationer och lära sig av de resulterande utfallen — medan miljön bestämmer interaktionsreglerna.
Tillämpningar av RL
Förstärkningsinlärning används i stor utsträckning inom olika områden där beslutsfattande under osäkerhet är avgörande. Några viktiga tillämpningar inkluderar:
- Robotik: RL hjälper robotar att lära sig komplexa uppgifter såsom att greppa föremål, förflyttning och industriell automation;
- Spel-AI: RL driver AI-agenter i spel som schack, Go och Dota 2, och uppnår övermänsklig prestanda;
- Finans: RL optimerar handelsstrategier, portföljhantering och riskbedömning;
- Hälso- och sjukvård: RL stödjer personliga behandlingsplaner, robotkirurgi och läkemedelsupptäckt;
- Autonoma system: RL möjliggör självkörande bilar, drönare och adaptiva trafikstyrningssystem;
- Rekommendationssystem: RL bidrar till förbättrade personliga innehållsrekommendationer på streamingplattformar och inom e-handel.
Tack för dina kommentarer!
