Agentowa
Agentowa sztuczna inteligencja (AI) to zaawansowana gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia systemom działanie autonomiczne, podejmowanie decyzji oraz rea...
9 min czytania
Agentic AI
Autonomous AI
+6
Reinforcement Learning
Q-learning
Q-learning to fundamentalna koncepcja w sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym, szczególnie w ramach uczenia ze wzmocnieniem. Umożliwia agentom uczeni...
2 min czytania
AI
Reinforcement Learning
+3
Uczenie Maszynowe
Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który umożliwia maszynom uczenie się na podstawie danych, identyfikowanie wzorców, dokonywanie p...
3 min czytania
Machine Learning
AI
+4
Uczenie ze wzmocnieniem
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podzbiór uczenia maszynowego skoncentrowany na trenowaniu agentów do podejmowania sekwencji decyzji w środowisku, uczących się o...
11 min czytania
Reinforcement Learning
AI
+5
Uczenie ze Wzmocnieniem (RL)
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to metoda trenowania modeli uczenia maszynowego, w której agent uczy się podejmować decyzje poprzez wykonywanie akcji i otrzymywani...
2 min czytania
Reinforcement Learning
Machine Learning
+3
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF)
Uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od człowieka (RLHF) to technika uczenia maszynowego, która integruje ludzki wkład w celu ukierunkowania...
3 min czytania
AI
Reinforcement Learning
+4
Wnioskowanie wieloetapowe (Multi-Hop Reasoning)
Wnioskowanie wieloetapowe to proces AI, szczególnie w NLP i grafach wiedzy, w którym systemy łączą wiele fragmentów informacji, by odpowiedzieć na złożone pytan...
7 min czytania
AI
Multi-Hop Reasoning
+4