¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

Di vê gotarê de em bişkînin ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?, di psîkolojî û qada îstîxbarata sûnî de têgehek sereke. Fêrbûna bihêzkirin pêvajoyek e ku pêvajoyek ku *pergalek an kesek * bi danûstendina bi hawîrdora xwe re, girtina biryaran û wergirtina *berçav * di forma xurtkirin an cezayan de fêr dibe. Ev modela fêrbûnê li ser bingeha ramana zêdekirina xelatan û kêmkirina encamên neyînî ye, ku ew di afirandina algorîtmayên * fêrbûna makîneyê de bingehîn dike. Li seranserê vê gotarê, em ê taybetmendî, serîlêdan û feydeyên fêrbûna xurtkirinê bi hûrgulî vekolin.

– Gav bi gav ➡️ Fêrbûna xurtkirinê çi ye?

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

1. Fêrbûna bihêzkirin celebek fêrbûna makîneyê ye ku li ser bingeha têgeha xelat û cezayan e.

2. Ew ji xurtkirin an xurtkirina pêwendiya di navbera çalakiyek û rewşek taybetî de, bi ezmûn û nerîn pêk tê.

3. Di vê celebê fêrbûnê de, karmendek an bernameyek komputerê di hawîrdorek taybetî de biryaran dide û li gorî kiryarên xwe xelat an ceza distîne.

4. Armanca fêrbûna xurtkirinê ev e ku meriv xelata berhevkirî bi demê re zêde bike, rê dide ku ajan fêr bibe ku di her rewşek diyar de biryarên çêtirîn mimkun bide.

5. Ev nêzîkatî di cûrbecûr sepanan de, ji lîstikan bigire heya robotîk û pergalên kontrolê, hatî bikar anîn.

6. Fêrbûna xurtkirinê di rewşên ku ajan neçar e ku xwe bi hawîrdorên guhezbar û nenas re biguncîne de îsbat kiriye ku bandorker e.

Pirs û Bersîv

1. Fêrbûna xurtkirinê çi ye?

1. El aprendizaje por refuerzo celebek fêrbûna makîneyê ye ku li ser pêwendiya karmendek bi hawîrdorê re ye.
2. Ajan biryar dide û çalakiyan dike, distîne xelat an ceza encama kiryarên wan.
3. Armanca hînbûna xurtkirinê ew e ku fêrî girtina biryarên ku bibe xelatên herî zêde di demeke dirêj de.

2. Cûdahiya di navbera fêrbûna çavdêrî û fêrbûna bihêzkirinê de çi ye?

1. Di wê de aprendizaje supervisado, model mînakên têketin û derana xwestî distîne û fêrî pêşbînkirina derana rast dibe.
2. Di fêrbûna xurtkirinê de, model bi riya fêr dibe danûstendina domdar bi jîngehê re, ji bo kirinên xwe xelat an ceza distînin.
3. Di fêrbûna xurtkirinê de, ji modelê re nimûneyên rasterast ên têketinê û derana xwestinê nayê dayîn, lê berevajî bi ezmûnê fêr bibin.

3. Serîlêdanên fêrbûna xurtkirinê çi ne?

1. El aprendizaje por refuerzo Ew di robotîkê de tê bikar anîn da ku ji robotan re bibe alîkar ku fêr bibin ku karên tevlihev bikin.
2. También se aplica en lîstikên vîdyoyî da ku karakterên virtual fêrî girtina biryarên stratejîk bibin.
3. Serîlêdanên din jî hene control automático, simulación y baştirkirin.

4. Di hînbûna xurtkirinê de kîjan algorîtma têne bikaranîn?

1. Hin algorîtmayên ku herî zêde têne bikar anîn hene Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
2. Van algorîtmayan têne bikar anîn da ku polîtîkayên biryarê yên çêtirîn ji hîn bibin experiencia acumulada.
3. También se utilizan rêbazên nêzîkbûna fonksiyonê ji bo çareserkirina pirsgirêkên mezin.

5. Pirsgirêkên hînbûna xurtkirinê çi ne?

1. Yek ji kêşeyên sereke jî ew e hevsengiya di navbera lêgerîn û îstismarkirinê deyanî dîtina hevsengiyek di navbera ceribandina kiryarên nû û sûdwergirtina ji kiryarên naskirî de.
2. Pirsgirêkek din jî ew e fêrbûna ji xelatên kêm an dereng, ku model divê karibe kiryarên berê bi xelatên pêşerojê re têkildar bike.
3. Wekî din, fêrbûna xurtkirinê dikare bi pirsgirêkan re rû bi rû bimîne giştîkirina ezmûnê ji bo rewşên wekhev lê hinekî cuda.

6. Performansa pergalek fêrbûna xurtkirinê çawa tê nirxandin?

1. Performansa bi gelemperî tê pîvandin xelat berhev kirin ku ajan di dema danûstendina xwe ya bi jîngehê re peyda dike.
2. También se pueden utilizar métricas específicas bi serîlêdanê ve girêdayî ye, wek mînak dema ku ji bo temamkirina peywirek an karbidestiya karanîna çavkaniyê hewce dike.
3. Di hin rewşan de, performans bi berhevkirina wê bi a ajanê bingeha hukmê an jî bi pisporên mirovan re.

7. Rola lêgerînê di hînbûna xurtkirinê de çi ye?

1. La lêkolîn Ew di fêrbûna xurtkirinê de bingehîn e, ji ber ku ew dihêle ku ajan kiryarên nû kifş bike û bandora wan li ser bidestxistina xelatan binirxîne.
2. Skankirin alîkariya ajanê dike stratejiyên çêtirîn bibînin bi ceribandina kiryarên cuda û dîtina encamên wan.
3. Bêyî vekolînek têr, ajan xetereya xwe dimeşîne li cihekî baş asê dibe û firsendê ji dest bidin ku hûn siyasetek biryarek hîn çêtir kifş bikin.

8. Pirsgirêkên xelata kêm di hînbûna xurtkirinê de çawa têne rêve kirin?

1. Los problemas de xelatên kêm bi rêya teknîkên wekî bikaranîna xelatên sûnî an alîkar, ku dihêle ajan ji îşaretên bêtir agahdar fêr bibe.
2. También se pueden utilizar rêbazên fêrbûna teqlîd bi polîtîkayên ku ji daneyên pisporê fêr bûne, ajantiyê dest pê bikin.
3. Herwiha, fêrbûna veguhestin dikare ji bo veguheztina zanîna ku di yek hawîrdorek fêrbûyî de bi xelatên zelaltir re kêrhatî be.

9. Fêrbûna xurtkirina kûr ji fêrbûna xurtkirina kevneşopî çawa cûda ye?

1. El hînbûna xurtkirina kûr torên neuralî bikar tîne da ku polîtîkayên biryarê û fonksiyonên nirxê temsîl bike, rê dide ku pirsgirêkan bi rê ve bibe pîvanên bilind.
2. Ev bi fêrbûna bihêzkirina kevneşopî re, ku bi gelemperî bi sînorkirî ye, berevajî dike hal û cihên çalakiyê yên veqetandî.
3. Fêrbûna xurtkirina kûr tê destnîşan kirin ku bandorker e vîzyona kompîturê ya tevlihev û peywirên pêvajokirina zimanê xwezayî.

10. Hînbûna qewîkirinê çawa dikare li ser pirsgirêkên dinyaya rast were sepandin?

1. Fêrbûna xurtkirinê dikare bi riya pirsgirêkên cîhana rastîn ve were sepandin pêkanîna pergalên robotîk ên xweser yên ku fêr dibin ku di hawîrdorên dînamîkî de karên tevlihev bikin.
2. También se pueden usar ajanên fêrbûna xurtkirinê ji bo baştirkirina karîgeriyê di biryargirtinê de di warên wekî rêveberiya envanterê, logística y control de tráfico.
3. Wekî din, fêrbûna xurtkirinê dikare were bikar anîn Performansa pergala hêzê çêtir bikin, kontrola pêvajoya pîşesaziyê y finanzas.