Prehľadávať všetok obsah označený Reinforcement Learning
Agentická AI je pokročilá vetva umelej inteligencie, ktorá umožňuje systémom konať autonómne, prijímať rozhodnutia a zvládať zložité úlohy s minimálnym dohľadom človeka. Na rozdiel od tradičnej AI dokážu agentické systémy analyzovať dáta, prispôsobovať sa dynamickému prostrediu a vykonávať viacstupňové procesy s autonómiou a efektivitou.
Posilňovacie učenie s ľudskou spätnou väzbou (RLHF) je technika strojového učenia, ktorá integruje ľudské vstupy na usmerňovanie procesu trénovania algoritmov posilňovacieho učenia. Na rozdiel od tradičného posilňovacieho učenia, ktoré sa spolieha výlučne na vopred definované signály odmeny, RLHF využíva ľudské hodnotenia na formovanie a zdokonaľovanie správania AI modelov. Tento prístup zabezpečuje, že AI je viac v súlade s ľudskými hodnotami a preferenciami, čo je obzvlášť užitočné pri komplexných a subjektívnych úlohách.
Q-learning je základný koncept v umelej inteligencii (AI) a strojovom učení, najmä v oblasti posilňovacieho učenia. Umožňuje agentom učiť sa optimálne akcie prostredníctvom interakcie a spätnej väzby vo forme odmien alebo trestov, čím sa časom zlepšuje rozhodovanie.
Reinforcement Learning (RL) je podmnožina strojového učenia zameraná na trénovanie agentov, ktorí sa učia robiť sekvencie rozhodnutí v prostredí, pričom sa učia optimálne správanie prostredníctvom spätnej väzby vo forme odmien alebo trestov. Preskúmajte kľúčové pojmy, algoritmy, aplikácie a výzvy RL.
Reinforcement Learning (RL) je metóda trénovania modelov strojového učenia, pri ktorej sa agent učí robiť rozhodnutia vykonávaním akcií a prijímaním spätnej väzby. Spätná väzba vo forme odmien alebo trestov vedie agenta k zlepšeniu výkonu v priebehu času. RL sa široko využíva v hrách, robotike, financiách, zdravotníctve a autonómnych vozidlách.
Strojové učenie (ML) je podmnožinou umelej inteligencie (AI), ktorá umožňuje strojom učiť sa z dát, identifikovať vzory, robiť predikcie a zlepšovať rozhodovanie v priebehu času bez explicitného programovania.
Viacnásobné (multi-hop) uvažovanie je proces umelej inteligencie, najmä v NLP a znalostných grafoch, kde systémy prepájajú viacero informácií na zodpovedanie zložitých otázok alebo prijímanie rozhodnutí. Umožňuje logické prepojenia medzi zdrojmi dát, podporuje pokročilé odpovedanie na otázky, dopĺňanie znalostných grafov a inteligentnejšie chatboty.
