Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Reinforcement Learning
Agentowa sztuczna inteligencja (AI) to zaawansowana gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom działanie autonomiczne, podejmowanie decyzji oraz realizację złożonych zadań przy minimalnym nadzorze człowieka. W przeciwieństwie do tradycyjnej AI, systemy agentowe analizują dane, adaptują się do dynamicznych środowisk i realizują wieloetapowe procesy z autonomią i wydajnością.
Q-learning to fundamentalna koncepcja w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, szczególnie w ramach uczenia ze wzmocnieniem. Umożliwia agentom uczenie się optymalnych działań poprzez interakcję i otrzymywanie informacji zwrotnej w postaci nagród lub kar, co poprawia podejmowanie decyzji w czasie.
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych, identyfikowanie wzorców, dokonywanie predykcji oraz ulepszanie podejmowania decyzji w czasie bez konieczności jawnego programowania.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podzbiór uczenia maszynowego skoncentrowany na trenowaniu agentów do podejmowania sekwencji decyzji w środowisku, uczących się optymalnych zachowań poprzez informacje zwrotne w postaci nagród lub kar. Poznaj kluczowe pojęcia, algorytmy, zastosowania oraz wyzwania RL.
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to metoda trenowania modeli uczenia maszynowego, w której agent uczy się podejmować decyzje poprzez wykonywanie akcji i otrzymywanie informacji zwrotnej. Informacja ta, w postaci nagród lub kar, kieruje agenta do poprawy wyników w czasie. RL jest szeroko stosowane w grach, robotyce, finansach, opiece zdrowotnej i pojazdach autonomicznych.
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) to technika uczenia maszynowego, która integruje ludzki wkład w celu ukierunkowania procesu trenowania algorytmów uczenia ze wzmocnieniem. W przeciwieństwie do tradycyjnego uczenia ze wzmocnieniem, które opiera się wyłącznie na z góry zdefiniowanych sygnałach nagrody, RLHF wykorzystuje ludzkie oceny do kształtowania i udoskonalania zachowania modeli AI. Takie podejście sprawia, że AI jest lepiej dostosowana do wartości i preferencji człowieka, co czyni ją szczególnie przydatną w złożonych i subiektywnych zadaniach.
Wnioskowanie wieloetapowe to proces AI, szczególnie w NLP i grafach wiedzy, w którym systemy łączą wiele fragmentów informacji, by odpowiedzieć na złożone pytania lub podejmować decyzje. Umożliwia logiczne powiązania między źródłami danych, wspierając zaawansowane systemy odpowiedzi na pytania, uzupełnianie grafów wiedzy oraz inteligentniejsze chatboty.
