💠 یادگیری تقویتی در چه حوزه‌هایی کاربرد دارد؟

👈 حل مشکلات به‌شیوه پرداخت پاداش

🔘 یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) که به‌عنوان یک مدل یادگیری نیمه‌نظارتی در دنیای یادگیری ماشین شناخته می‌شود، تکنیکی است که به یک عامل اجازه می‌دهد بر مبنای مجموعه اقداماتی با محیط تعامل داشته باشد و بر مبنای کارهایی که انجام می‌دهد بالاترین پاداش‌ها را دریافت کند و در مقابل اگر کاری را اشتباه یا ضعیف انجام دهد، پاداشی دریافت نکند. در بیشتر موارد، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی بر مبنای مدل تصمیم‌گیری مارکوف (MDP) مدل‌سازی می‌شود. با توجه به این‌که یادگیری تقویتی یکی از پارادایم‌های قدرتمند یادگیری ماشین است، این پرسش مطرح است که در چه حوزه‌هایی کاربرد دارد یا به عبارت دقیق‌تر فناوری مذکور، چه کاربردهایی در دنیای واقعی دارد؟ در این مقاله نگاهی اجمالی به مهم‌ترین کاربردهای یادگیری تقویتی در دنیای واقعی خواهیم داشت.

👈 متن کامل مقاله:
👉 shabakeh-mag.com/node/20290

➖➖➖➖➖➖➖
🐍 @Python_0to100
🌐 @ShabakehMAG
📌 @karinsoo_com