Pembelajaran penguatan (RL) adalah area pembelajaran mesin di mana agen harus mempelajari tindakan apa yang harus diambil saat berinteraksi dengan lingkungan untuk memaksimalkan imbalan kumulatif. Pengaturan dasarnya adalah sebagai berikut: agen mengamati keadaan lingkungan, memilih tindakan apa yang akan diambil, mendapat imbalan sebagai respons dari lingkungan, dan kemudian bertransisi ke keadaan berikutnya. Setiap cerita tentang pembelajaran penguatan biasanya dimulai dengan gambar..

Oleh Jan Leike Postingan ini memberikan ikhtisar dari makalah baru kami yang menguraikan arah penelitian untuk memecahkan masalah penyelarasan agen. Pendekatan kami mengandalkan penerapan pemodelan reward secara rekursif untuk menyelesaikan masalah kompleks di dunia nyata dengan cara yang selaras dengan niat pengguna. Dalam beberapa tahun terakhir, pembelajaran penguatan telah menghasilkan kinerja yang mengesankan dalam lingkungan permainan yang kompleks mulai dari “Atari”, “Go”,..

Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan (AI) yang secara bertahap meningkatkan akurasinya dengan berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar. Mengapa kami menggunakan algoritma pembelajaran mesin? Ketika jumlah fitur bertambah, ketertelusuran fitur-fitur ini dan kemampuan adaptasinya terhadap beberapa masalah mungkin tidak dapat dilakukan. Itu sebabnya kami menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Ada berbagai jenis pembelajaran mesin...