Reinforcement learning

Reinforcement learning

یادگیری تقویت ، هر آنچه را که باید بدانید.

اطلاعات برنامه


1
December 07, 2022
196
Everyone

توضیح برنامه


تجزیه و تحلیل و بررسی برنامه Android: Reinforcement learning ، ساخته شده توسط macbooth. ذکر شده در گروه آموزش. نسخه فعلی 1 است که در 07/12/2022 به روز شده است. با توجه به بررسی کاربران در Google Play: Reinforcement learning. بیش از 196 نصب به دست آمد. Reinforcement learning در حال حاضر 1 بررسی ، میانگین امتیاز 5.0 ستاره دارد

یادگیری تقویت کننده شاخه ای از یادگیری ماشین است که به نحوه انجام اقدامات یک عامل می پردازد و می فهمد که چگونه این اقدامات بر پاداش دریافت شده از انجام آن عمل تأثیر گذاشته است. محبوب ترین آنها تکرار ارزش است ، که از یک الگوریتم بهینه سازی برای تعیین بهترین اقدامی که یک ربات باید با توجه به وضعیت فعلی ، محیط فعلی و هرگونه اطلاعات دیگری که به آن دسترسی دارد (مانند چه نوع نتیجه ای می خواهد) انجام دهد. هنگامی که از یادگیری تقویت کننده عمیق استفاده می کنید ، این توانایی را دارید که مدلهای یادگیری ماشین خود را با کمک یک مربی انسانی آموزش دهید که بازخوردی را در مورد عملکرد مدل ارائه می دهد. یادگیری تقویت عمیق با ایجاد یک شبکه عصبی مصنوعی که یاد می گیرد از طریق آزمایش و خطا ، با گذشت زمان ، به نتیجه برسد ، کار می کند. این نوع الگوریتم تعداد زیادی لایه و گره دارد که به آن اجازه می دهد تا از تجربه و همچنین سایر سیستم ها یا موقعیت های مشابه یاد بگیرد.
ما در حال حاضر نسخه 1 را ارائه می دهیم. این آخرین و بهینه ترین نسخه ما است. برای بسیاری از دستگاه های مختلف مناسب است. بارگیری رایگان به طور مستقیم Apk از فروشگاه Google Play یا نسخه های دیگری که میزبان آن هستیم. علاوه بر این ، می توانید بدون ثبت نام بارگیری کنید و بدون ورود به سیستم لازم نیست.

ما بیش از 2000+ دستگاه های موجود برای Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... با گزینه های بسیار زیادی داریم ، انتخاب بازی ها یا نرم افزاری متناسب با دستگاه شما برای شما آسان است.

در صورت وجود محدودیت های کشور یا هرگونه محدودیت از طرف دستگاه شما در فروشگاه App Google ، می تواند مفید باشد.

چه جدید است


new release

نرخ و بررسی در فروشگاه Google Play


5.0
1 مجموع
5 0
4 0
3 0
2 0
1 0