¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

ဤဆောင်းပါး၌ကျွန်ုပ်တို့ချိုးဖျက် ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?စိတ်ပညာနှင့် ဉာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အဓိကကျသော အယူအဆဖြစ်သည်။ အားဖြည့်သင်ယူခြင်းဆိုသည်မှာ *စနစ် သို့မဟုတ် တစ်ဦးချင်းစီ* သည် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု၊ ဆုံးဖြတ်ချက်များချခြင်းနှင့် *တုံ့ပြန်မှု* လက်ခံခြင်းတို့ဖြင့် အားဖြည့်ပေးခြင်း သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်ပေးခြင်းပုံစံဖြင့် သင်ယူသည့်လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသင်ယူမှုပုံစံသည် *စက်သင်ယူခြင်း* အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖန်တီးရာတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ဆုလာဘ်များကို တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သော အကျိုးဆက်များကို လျှော့ချခြင်းဆိုင်ရာ အယူအဆအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဤဆောင်းပါးတစ်လျှောက်လုံးတွင်၊ အားဖြည့်သင်ကြားမှု၏အင်္ဂါရပ်များ၊ အသုံးချမှုများနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများကို အသေးစိတ်လေ့လာပါမည်။

- အဆင့်ဆင့် ➡️ အားဖြည့်သင်ယူခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

1. အားဖြည့်သင်ယူခြင်းသည် ဆုလာဘ်များနှင့် ပြစ်ဒဏ်များဆိုင်ရာ သဘောတရားများအပေါ် အခြေခံထားသည့် စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။

2. ၎င်းတွင် အတွေ့အကြုံနှင့် အကြံပြုချက်မှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုနှင့် သီးခြားအခြေအနေတစ်ခုကြား ချိတ်ဆက်မှုကို အားဖြည့်ပေးခြင်း သို့မဟုတ် အားကောင်းစေခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။

3. ဤသင်ယူမှုအမျိုးအစားတွင်၊ အေးဂျင့် သို့မဟုတ် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်သည် သီးခြားပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချပြီး ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ဆုများ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များကို လက်ခံရရှိသည်။

4. အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း၏ပန်းတိုင်မှာ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ စုဆောင်းထားသောဆုငွေကို အမြင့်ဆုံးရယူရန်ဖြစ်ပြီး အေးဂျင့်အား သတ်မှတ်အခြေအနေတွင် အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူရန်ဖြစ်သည်။

5. ဤနည်းလမ်းကို ဂိမ်းများမှ စက်ရုပ်များနှင့် ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များအထိ အသုံးချပလီကေးရှင်းများစွာတွင် အသုံးပြုထားသည်။

6. အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် အေးဂျင့်သည် ပြောင်းလဲနေပြီး အမည်မသိပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရမည့် အခြေအနေများတွင် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။

မေး-ဖြေ

1. အားဖြည့်သင်ကြားခြင်းဟူသည် အဘယ်နည်း။

1. El aprendizaje por refuerzo ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုနှင့် အေးဂျင့်တစ်ဦး၏ အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုအပေါ် အခြေခံထားသော စက်သင်ယူမှု အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။
2. အေးဂျင့်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်များချပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များကို ခံယူသည်။ ဆုလာဘ်များ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များ သူတို့ရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေရဲ့ အကျိုးဆက်အနေနဲ့
3. အားဖြည့်သင်ကြားခြင်း၏ ပန်းတိုင်မှာ ထိုဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူရန်ဖြစ်သည်။ ဆုလာဘ်များကို အများဆုံး မြှင့်တင်ပါ။ ရေရှည်မှာ။

2. ကြီးကြပ်သင်ကြားမှုနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကြား ကွာခြားချက်ကား အဘယ်နည်း။

1. ၎င်းတွင် aprendizaje supervisadoမော်ဒယ်သည် input နှင့် အလိုရှိသော output နမူနာများကို လက်ခံရရှိပြီး မှန်ကန်သော output ကို ခန့်မှန်းရန် သင်ယူသည်။
2. အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင်၊ မော်ဒယ်သည် သင်ယူသည်။ ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် စဉ်ဆက်မပြတ် ထိတွေ့ဆက်ဆံခြင်း။၎င်းတို့၏ လုပ်ရပ်များအတွက် ဆုလာဘ်များ သို့မဟုတ် ပြစ်ဒဏ်များ ခံယူခြင်း။
3. အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင်၊ မော်ဒယ်သည် သွင်းသွင်းမှုနှင့် အလိုရှိသော output ၏ တိုက်ရိုက်နမူနာများကို မပေးဘဲ၊ အတွေ့အကြုံအားဖြင့် သင်ယူပါ။.

3. အားဖြည့်သင်ကြားမှု၏ အသုံးချပုံများမှာ အဘယ်နည်း။

1. El aprendizaje por refuerzo စက်ရုပ်များသည် ရှုပ်ထွေးသော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူရာတွင် ကူညီရန် စက်ရုပ်များတွင် အသုံးပြုသည်။
2. También se aplica en ဗီဒီယိုဂိမ်းများ သို့မှသာ virtual ဇာတ်ကောင်များသည် ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် သင်ယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
3. အခြား application များပါဝင်သည်။ control automático, simulación y အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း.

4. အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် မည်သည့် algorithms ကိုအသုံးပြုသနည်း။

1. အသုံးအများဆုံး algorithms တစ်ချို့ Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
2. ဤ algorithms များမှ အကောင်းဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်မူဝါဒများကို လေ့လာရန် အသုံးပြုပါသည်။ experiencia acumulada.
3. También se utilizan လုပ်ဆောင်မှု အနီးစပ်ဆုံးနည်းလမ်းများ မြင့်မားသောပြဿနာများကိုကိုင်တွယ်ရန်။

5. အားဖြည့်သင်ကြားမှု၏ စိန်ခေါ်မှုများကား အဘယ်နည်း။

1. အဓိကစိန်ခေါ်မှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ တူးဖော်ခြင်းနှင့် အမြတ်ထုတ်ခြင်းကြား ဟန်ချက်ညီခြင်း။ဆိုလိုသည်မှာ လုပ်ဆောင်ချက်အသစ်များကို ကြိုးစားလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် သိထားသောလုပ်ဆောင်ချက်များကို အခွင့်ကောင်းယူခြင်းကြား ချိန်ခွင်လျှာကို ရှာဖွေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
2. နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုကတော့ ရှားပါးသော သို့မဟုတ် နှောင့်နှေးသောဆုများထံမှ သင်ယူခြင်း။မော်ဒယ်သည် အတိတ်က လုပ်ဆောင်ချက်များကို အနာဂတ်ဆုလာဘ်များနှင့် ဆက်စပ်နိုင်စေမည့်၊
3. ထို့အပြင် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် ပြဿနာများနှင့် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည်။ အတွေ့အကြုံကို ယေဘုယျဖော်ပြခြင်း။ အခြေအနေချင်းတူသော်လည်း အနည်းငယ်ကွဲပြားသည်။

6. အားဖြည့်သင်ကြားမှုစနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့အကဲဖြတ်သနည်း။

1. စွမ်းဆောင်ရည်အားဖြင့် များသောအားဖြင့် တိုင်းတာသည်။ စုဆောင်းထားသောဆု ပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအတွင်း အေးဂျင့်က ရရှိသည်။
2. También se pueden utilizar métricas específicas အလုပ်တစ်ခုကို ပြီးမြောက်ရန် လိုအပ်သည့်အချိန် သို့မဟုတ် အရင်းအမြစ်အသုံးချမှု၏ ထိရောက်မှုကဲ့သို့သော အပလီကေးရှင်းပေါ် မူတည်သည်။
3. အချို့ကိစ္စများတွင်၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို a နှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းဖြင့် အကဲဖြတ်သည်။ စည်းမျဉ်းအခြေခံ အေးဂျင့် သို့မဟုတ် လူသားကျွမ်းကျင်သူများနှင့်

7. အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် စူးစမ်းရှာဖွေခြင်း၏ အခန်းကဏ္ဍက အဘယ်နည်း။

1. La စူးစမ်းလေ့လာခြင်း အေးဂျင့်အား လုပ်ဆောင်ချက်အသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပြီး ဆုများရယူခြင်းအပေါ် ၎င်းတို့၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အကဲဖြတ်နိုင်သောကြောင့် အားဖြည့်သင်ယူမှုတွင် အခြေခံကျပါသည်။
2. စကင်ဖတ်ခြင်းသည် အေးဂျင့်ကို ကူညီပေးသည်။ အကောင်းဆုံးဗျူဟာများကို ရှာဖွေပါ။ မတူညီတဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တွေကို ကြိုးစားပြီး သူတို့ရဲ့ အကျိုးဆက်တွေကို သတိပြုပါ။
3. လုံလောက်သော စူးစမ်းမှုမရှိဘဲ၊ အေးဂျင့်သည် အန္တရာယ်ကို လုပ်ဆောင်သည်။ နေရာကောင်းတွင် ကပ်နေပါသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်မူဝါဒကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အခွင့်အရေးကို လက်လွတ်မခံပါ။

8. အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် အကျဲဆုလာဘ်ပြဿနာများကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်နည်း။

1. Los problemas de ရှားပါးသောဆုလာဘ်များ အသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သော နည်းစနစ်များဖြင့် စီမံခန့်ခွဲကြသည်။ အတု သို့မဟုတ် အရန်ဆုများအေးဂျင့်အား ပိုမိုသိရှိနိုင်သော အချက်ပြမှုများမှ သင်ယူခွင့်ပြုသည်။
2. También se pueden utilizar အတုယူသင်ယူမှုနည်းလမ်းများ ကျွမ်းကျင်သူဒေတာများမှ သင်ယူထားသော မူဝါဒများဖြင့် အေးဂျင့်ကို စတင်ရန်။
3. ထို့အပြင်၊ လွှဲပြောင်းသင်ယူမှု ပိုမိုရှင်းလင်းသော ဆုလာဘ်များနှင့်အတူ ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုမှ သင်ယူခဲ့သော အသိပညာ လွှဲပြောင်းခြင်းအတွက် အသုံးဝင်ပါသည်။

9. နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှုသည် သမားရိုးကျ အားဖြည့်သင်ကြားမှုနှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း။

1. El နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှု ပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စေမည့် ဆုံးဖြတ်ချက်မူဝါဒများနှင့် တန်ဖိုးလုပ်ဆောင်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို အသုံးပြုသည်။ မြင့်မားသောအတိုင်းအတာ.
2. ၎င်းသည် မကြာခဏ ကန့်သတ်ထားသည့် အစဉ်အလာ အားဖြည့်သင်ကြားမှုနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သည်။ သီးခြားပြည်နယ်နှင့် လုပ်ဆောင်ချက်နေရာများ.
3. နက်ရှိုင်းသော အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် ထိရောက်မှုရှိကြောင်း ပြသထားသည်။ ရှုပ်ထွေးသော ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများ.

10. အားဖြည့်သင်ကြားမှုကို လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်သနည်း။

1. အားဖြည့်သင်ကြားမှုမှတဆင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစက်ရုပ်စနစ်များ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။ တက်ကြွသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ရှုပ်ထွေးသောအလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်ရန် သင်ယူသူ။
2. También se pueden usar အားဖြည့်သင်ကြားရေး အေးဂျင့်များ အစရှိတဲ့ နယ်ပယ်တွေမှာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာမှာ ထိရောက်မှု မြှင့်တင်ဖို့၊ စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှု, ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး y control de tráfico.
3. ထို့အပြင် အားဖြည့်သင်ကြားမှုကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပါဝါစနစ် စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ပါ။, စက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ထိန်းချုပ်မှု y finanzas.