Reinforcement Learning Agent nedir?
Deneme yanılma yoluyla ödül kazanarak doğru kararları almayı öğrenen yazılım birimidir.
Tanım
Bu yapay zekâ birimi, bir ortamda hareket ederken yaptığı her doğru hamle için ödül, yanlış hamle için ceza alır. Zamanla en çok ödülü toplayacağı en iyi stratejiyi keşfeder. Kendi kendini geliştiren bir öğrenme sürecine sahiptir.
Nasıl çalışır?
Sistem önce rastgele hamleler yapar, sonuçlarını analiz eder ve başarılı sonuçları hafızasına kaydederek bir sonraki seferde daha isabetli kararlar verir.
Nerede kullanılır?
Robotik sistemlerde, oyun yapay zekâlarında ve otomatik borsa alım satım stratejilerinde yaygın olarak kullanılır.
Sık karıştırılanlar
Standart programlanmış kurallarla çalışan botlardan farklı olarak, kendi stratejisini deneyimle oluşturur.
Sıkça sorulanlar
Bu birimler her zaman doğruyu mu bulur?
Hayır, sadece verilen ödül mekanizmasına göre en verimli yolu bulmaya çalışırlar.
İlgili terimler
İlgili araçlar
Bu açıklama TreScout için sade dille hazırlandı · yanlış ya da eksik gördüğünüz bir şey olursa hello@trescout.com. TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.