Qu'est-ce que Reinforcement Learning Agent ?
Il s'agit d'une unité logicielle qui apprend à prendre les bonnes décisions en obtenant des récompenses par essais et erreurs.
Définition
Cette unité d'intelligence artificielle reçoit une récompense pour chaque mouvement correct qu'elle effectue en se déplaçant dans un environnement et une pénalité pour un mauvais mouvement. Au fil du temps, il découvre la meilleure stratégie pour récolter le plus de récompenses. Il a un processus d’apprentissage auto-développé.
Comment ça marche
Le système effectue d'abord des mouvements aléatoires, analyse les résultats et enregistre les résultats positifs dans sa mémoire pour prendre des décisions plus précises la prochaine fois.
Où est-ce utilisé
Il est largement utilisé dans les systèmes robotiques, l’intelligence artificielle des jeux et les stratégies automatisées de négociation d’actions.
Souvent confondu avec
Contrairement aux robots qui fonctionnent avec des règles programmées standard, il crée sa propre stratégie avec l'expérience.
Questions fréquentes
Ces unités font-elles toujours les choses correctement ?
Non, ils essaient simplement de trouver le chemin le plus efficace en fonction du mécanisme de récompense donné.
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