Publikasi tentang topik tersebut 'reinforcement-learning'


Pembelajaran Penguatan Berbasis Model Bagian 2: RL Berbasis Model
Penafian Besar: Referensi yang bagus untuk postingan ini dan pemahaman pembelajaran penguatan berbasis model adalah slide Chelsea Finn dari Berkeley Deep RL Bootcamp . Dia melakukan pekerjaan yang baik dalam menjelaskan pembelajaran penguatan berbasis model, tetapi seperti sebelumnya, saya akan melakukan yang terbaik untuk tidak menggunakan matematika selama mungkin. Untuk merangkum dari postingan terakhir kami, dalam tugas pembelajaran penguatan, agen kami memerlukan lingkungan untuk..
Machine Learning Diluncurkan:  Membongkar Konsep, Contoh Python, dan Selaras Industri…
Bayangkan sebuah dunia di mana AI menjadi kekuatan pendorong perekonomian, mentransformasi tenaga kerja, dan mendefinisikan ulang konsep pekerjaan itu sendiri. Sebuah dunia di mana teknologi menjadi bagian tak terpisahkan dalam kehidupan kita, dengan kekuatan untuk mengubah segala sesuatu yang kita ketahui. Kenyataan ini terbentang di depan mata kita, dan kini saatnya untuk menggali lebih dalam. Menurut studi PwC, AI dapat memberikan kontribusi sebesar $15,7 triliun terhadap..
Bagaimana Anda membuat keputusan? 🤔
Proses Keputusan Markov - Pembelajaran Penguatan Kami membuat keputusan setiap hari. Tapi apa yang menentukan cara kita mengambil keputusan? Mengapa Anda memutuskan untuk makan bagel dengan krim keju? Mengapa Anda memutuskan untuk memakai atasan jelek itu? (😆jk, kamu hebat) Dan mengapa kamu memutuskan untuk membaca artikel ini? Dalam konteks pembelajaran penguatan, proses pengambilan keputusan kita dapat dirumuskan sebagai Proses Keputusan Markov (MDP). MDP menggambarkan..
Paradigma Pembelajaran Mesin
Ikhtisar 3 paradigma pembelajaran mesin yang paling penting: Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, Pembelajaran Penguatan Ada banyak paradigma pembelajaran mesin. Tiga paradigma terpenting adalah: Pembelajaran yang Diawasi Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran Penguatan: Agen vs Lingkungan
Reinforcement Learning (RL) adalah bagian dari Machine Learning, di mana terdapat agen yang menerima masukan dari suatu lingkungan, beserta bahaya dan imbalannya. Tugas agen adalah mencapai tujuan tertentu dengan menggunakan cara terpendek dan paling efisien. Artinya, ia harus belajar menghindari bahaya dan memaksimalkan imbalannya. Kami menggunakan berbagai algoritme pembelajaran mesin untuk melatih model, yang tujuannya adalah menavigasi agen melalui lingkungan. Model ini..
Semua yang perlu Anda ketahui tentang Machine Learning dalam 3 menit
Pembelajaran mesin Machine Learning atau juga ML, adalah bagian dari Artificial Intelligence (apakah Anda belum tahu Apa itu Artificial Intelligence, Anda dapat membaca artikel saya: “ Artificial Intelligence (AI) “) ML adalah studi tentang algoritma komputer yang terus berkembang seiring berjalannya waktu. Studi dan pembuatan algoritme yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi tentang data dieksplorasi dalam ML. Divisi pembelajaran mesin Siklus Hidup Pembelajaran..
Mesin belajar bertindak secara cerdas! — 1. Bandit Bersenjata Banyak
Kecerdasan buatan adalah tempat mesin belajar memutuskan dan mengambil tindakan secara cerdas. Pembelajaran tanpa pengawasan menemukan pola dalam data yang mendasarinya. Pembelajaran yang diawasi memprediksi variabel target berdasarkan variabel masukan. Namun, mereka tidak benar-benar memberi tahu kita tindakan apa yang harus diambil. Mereka tidak dapat mengambil tindakan tanpa strategi pengoptimalan lebih lanjut. Di sinilah pembelajaran penguatan berperan. Agen RL mengamati dunia dan..