Vad är Reinforcement Learning?

Reinforcement Learning (RL), eller förstärkningsinlärning, är en typ av maskininlärning där en agent lär sig att fatta beslut genom att interagera med en miljö och maximera en långsiktig belöning. Modellen använder belöningar och straff för att förbättra sina beslut över tid.

Användningsområden

• Spelutveckling: Skapande av AI som kan spela och förbättra sig i realtid, exempelvis i bräd- och videospel.

• Robotteknik: Träning av robotar för att navigera och utföra uppgifter autonomt.

• Autonoma fordon: Optimering av körstrategier för självkörande bilar.

• Finansiella tjänster: Används för att skapa dynamiska handelsstrategier och portföljoptimering.

Utforska AI med AIUC

Vill du förstå grunderna i AI och maskininlärning? AIUC:s kurser täcker ämnen som används inom branscher för att förklara koncept och tillämpningar som Reinforcement Learning, även om vi inte fördjupar oss i avancerade algoritmer.

Relaterade termer

Maskininlärning, Algoritm, AI och spelutveckling

Relaterade artiklar

AI och maskininlärning: Vad är skillnaden och hur samverkar de?

Hur fungerar AI? En grundläggande guide till artificiell intelligens