¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

هن مضمون ۾ اسان کي ٽوڙيو ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?، نفسيات ۾ هڪ اهم تصور ۽ مصنوعي ذهانت جي ميدان. Reinforcement learning هڪ اهڙو عمل آهي جنهن جي ذريعي هڪ *سسٽم يا فرد* پنهنجي ماحول سان رابطي ذريعي، فيصلا ڪرڻ ۽ *فيڊبڪ* وصول ڪرڻ جي ذريعي سکيا يا سزا جي صورت ۾ سکي ٿو. هي سکيا وارو نمونو انعامن کي وڌائڻ ۽ منفي نتيجن کي گھٽائڻ جي خيال تي ٻڌل آهي، جيڪو ان کي *مشين لرننگ* الگورتھم ٺاهڻ ۾ ضروري بڻائي ٿو. هن سڄي آرٽيڪل ۾، اسان تفصيل سان تفصيلي سکيا جي خاصيتن، ايپليڪيشنن، ۽ فائدن کي مضبوط ڪنداسين.

- قدم بہ قدم ➡️ مضبوط ڪرڻ واري سکيا ڇا آهي؟

• ¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?

1. Reinforcement Learning مشيني سکيا جو ھڪڙو قسم آھي جيڪو انعام ۽ سزا جي تصور تي ٻڌل آھي.

2. اهو هڪ عمل ۽ مخصوص صورتحال جي وچ ۾ رابطي کي مضبوط ڪرڻ يا مضبوط ڪرڻ تي مشتمل آهي، تجربو ۽ راء جي ذريعي.

3. هن قسم جي سکيا ۾، هڪ ايجنٽ يا ڪمپيوٽر پروگرام هڪ مخصوص ماحول ۾ فيصلا ڪري ٿو ۽ پنهنجي عملن جي بنياد تي انعام يا سزا وصول ڪري ٿو.

4. قابليت واري سکيا جو مقصد وقت سان گڏ مجموعي انعام کي وڌائڻ آهي، ايجنٽ کي ڪنهن به صورتحال ۾ بهترين ممڪن فيصلا ڪرڻ سکڻ لاءِ.

5. اهو طريقو مختلف قسم جي ايپليڪيشنن ۾ استعمال ڪيو ويو آهي، راندين کان وٺي روبوٽڪس ۽ ڪنٽرول سسٽم تائين.

6. قابليت واري سکيا انهن حالتن ۾ اثرائتو ثابت ٿي چڪي آهي جتي ايجنٽ کي بدلجندڙ ۽ اڻڄاتل ماحول سان مطابقت پيدا ڪرڻي پوندي آهي.

سوال ۽ جواب

1. مضبوط ڪرڻ واري سکيا ڇا آهي؟

1. El aprendizaje por refuerzo مشين لرننگ جو هڪ قسم آهي جيڪو هڪ ايجنٽ جي ماحول سان رابطي تي ٻڌل آهي.
2. ايجنٽ فيصلا ڪري ٿو ۽ عمل ڪري ٿو، وصول ڪري ٿو انعام يا سزا انهن جي عملن جي نتيجي ۾.
3. reinforcement سکيا جو مقصد فيصلو ڪرڻ لاء سکڻ آهي ته وڌ کان وڌ انعام ڊگهي عرصي ۾.

2. نگراني ٿيل سکيا ۽ مضبوط ڪرڻ واري سکيا جي وچ ۾ ڇا فرق آهي؟

1. ان ۾ aprendizaje supervisado، ماڊل ان پٽ ۽ گهربل آئوٽ پٽ جا مثال حاصل ڪري ٿو ۽ صحيح آئوٽ پٽ جي اڳڪٿي ڪرڻ سکي ٿو.
2. قابليت جي سکيا ۾، ماڊل ذريعي سکي ٿو ماحول سان مسلسل رابطي، انهن جي عملن لاءِ انعام يا سزا وصول ڪرڻ.
3. مضبوطي واري سکيا ۾، ماڊل کي سڌو سنئون مثال ان پٽ ۽ گهربل پيداوار جو نه ڏنو ويو آهي، بلڪه تجربو ذريعي سکڻ.

3. تقويٰ جي سکيا جا ڪهڙا اپليڪشن آهن؟

1. El aprendizaje por refuerzo اهو روبوٽڪس ۾ استعمال ڪيو ويندو آهي روبوٽ کي پيچيده ڪم ڪرڻ سکڻ ۾ مدد ڏيڻ لاءِ.
2. También se aplica en وڊيو گيمز ته جيئن مجازي ڪردار حڪمت عملي فيصلا ڪرڻ سکن.
3. ٻيون ايپليڪيشنون شامل آهن control automático, simulación y اصلاح.

4. مضبوط ڪرڻ واري سکيا ۾ ڪهڙا الگورتھم استعمال ٿيندا آهن؟

1. ڪجھ سڀ کان وڌيڪ استعمال ٿيل الگورتھم آھن Q-learning, SARSA y Deep Q-Networks (DQN).
2. اهي الگورتھم استعمال ڪيا ويندا آهن سکڻ لاءِ بهترين فيصلا پاليسين کان experiencia acumulada.
3. También se utilizan فنڪشن لڳڻ جا طريقا اعلي سطحي مسئلن کي حل ڪرڻ لاء.

5. تقويٰ جي سکيا جا چئلينج ڪهڙا آهن؟

1. مکيه چئلينج مان هڪ آهي استحصال ۽ استحصال جي وچ ۾ توازن، اهو آهي، نون عملن جي ڪوشش ڪرڻ ۽ ڄاڻايل ڪارناما جو فائدو وٺڻ جي وچ ۾ توازن ڳولڻ.
2. هڪ ٻيو چئلينج آهي ٿورڙي يا دير سان انعامن مان سکڻ، جتي ماڊل لازمي طور تي ماضي جي ڪارناما کي مستقبل جي انعامن سان لاڳاپيل ڪرڻ جي قابل هوندو.
3. اضافي طور تي، reinforcement سکيا سان مسئلن کي منهن ڏئي سگهي ٿو تجربي جي عام ڪرڻ ساڳي پر ٿوري مختلف حالتن ۾.

6. هڪ مضبوط سکيا واري نظام جي ڪارڪردگي جو جائزو ڪيئن ورتو ويو آهي؟

1. ڪارڪردگي عام طور تي ماپي ويندي آهي جمع ٿيل انعام جيڪو ايجنٽ ماحول سان رابطي دوران حاصل ڪري ٿو.
2. اهي پڻ استعمال ڪري سگهجن ٿا. métricas específicas ايپليڪيشن تي منحصر آهي، جهڙوڪ ڪم مڪمل ڪرڻ لاء گهربل وقت يا وسيلن جي استعمال جي ڪارڪردگي.
3. ڪجهه حالتن ۾، ڪارڪردگي جو جائزو ورتو ويندو آهي ان جي مقابلي سان ضابطي تي ٻڌل ايجنٽ يا انساني ماهرن سان.

7. تحقيق جو ڪردار ڇا آهي ريانفورسمينٽ سکيا ۾؟

1. La ڳولا اهو مضبوط ڪرڻ واري سکيا ۾ بنيادي آهي، ڇاڪاڻ ته اهو ايجنٽ کي اجازت ڏئي ٿو ته نوان ڪارناما ڳولڻ ۽ انعام حاصل ڪرڻ تي انهن جي اثر جو جائزو وٺو.
2. اسڪيننگ ايجنٽ جي مدد ڪري ٿي بهترين حڪمت عمليون ڳوليو مختلف عملن جي ڪوشش ڪندي ۽ انهن جي نتيجن جو مشاهدو ڪندي.
3. مناسب ڳولا کان سواء، ايجنٽ جو خطرو هلندو آهي سٺي جاءِ تي بيٺو ٿيڻ ۽ اڃا به بهتر فيصلي واري پاليسي کي ڳولڻ جو موقعو وڃايو.

8. رينفورسمينٽ لرننگ ۾ اسپارس انعام جا مسئلا ڪيئن حل ڪيا ويا آهن؟

1. جا مسئلا گهٽ انعام ٽيڪنالاجي جي ذريعي منظم ڪيا ويا آهن جهڙوڪ استعمال مصنوعي يا معاون انعام، جيڪي ايجنٽ کي وڌيڪ معلوماتي سگنلن مان سکڻ جي اجازت ڏين ٿا.
2. اهي پڻ استعمال ڪري سگهجن ٿا. نقلي سکيا جا طريقا ماهرن جي ڊيٽا مان سکيل پاليسين سان ايجنٽ کي شروع ڪرڻ لاءِ.
3. وڌيڪ، جي منتقلي سکيا هڪ ماحول ۾ سکيل علم کي ٻئي ماحول ۾ واضح انعامن سان منتقل ڪرڻ لاءِ ڪارائتو ٿي سگهي ٿو.

9. گہرے مضبوطي واري سکيا روايتي مضبوطي واري سکيا کان ڪيئن مختلف آهي؟

1. El گہرے مضبوطي جي سکيا فيصلي جي پاليسين ۽ قدر جي ڪارڪردگي جي نمائندگي ڪرڻ لاء نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪري ٿو، مسئلن کي حل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو اعلي طول و عرض.
2. هي روايتي تقويٰ جي سکيا سان مقابلو ڪري ٿو، جيڪو اڪثر ڪري محدود هوندو آهي الڳ رياست ۽ عمل جي جڳھ.
3. گہرے reinforcement سکيا ۾ اثرائتو ٿي ڏيکاريو ويو آهي پيچيده ڪمپيوٽر وژن ۽ قدرتي ٻولي پروسيسنگ جا ڪم.

10. حقيقي دنيا جي مسئلن تي مضبوطي واري سکيا ڪيئن لاڳو ٿي سگهي ٿي؟

1. قابليت جي سکيا ذريعي حقيقي دنيا جي مسئلن تي لاڳو ڪري سگهجي ٿو خود مختيار روبوٽ سسٽم جو نفاذ جيڪي متحرڪ ماحول ۾ پيچيده ڪم انجام ڏيڻ سکن ٿا.
2. También se pueden usar reinforcement سکيا ايجنٽ علائقن ۾ فيصلا ڪرڻ ۾ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ جهڙوڪ gestión de inventarios, logística y control de tráfico.
3. اضافي طور تي, reinforcement سکيا لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو پاور سسٽم جي ڪارڪردگي کي بهتر ڪريو, صنعتي عمل ڪنٽرول y finanzas.