یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در دنیای واقعی

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، شاخه ای از هوش مصنوعی است که به آموزش عامل ها (Agents) برای تصمیم گیری در یک محیط معین می پردازد. این فرآیند بر اساس دریافت پاداش یا جزا از محیط انجام می شود، به طوری که عامل ها به دنبال بیشینه سازی پاداش تجمعی خود هستند. در این مقاله، به بررسی عمیق یادگیری تقویتی، مفاهیم کلیدی، الگوریتم های مختلف و کاربردهای گسترده آن در دنیای واقعی می پردازیم.

آخرین مطالب این وبلاگ

مطالب پیشنهادی

آخرین مطالب سایر وبلاگ ها