Reinforcement learning

Android 앱 분석 및 검토 : Reinforcement learning, macbooth에서 개발했습니다. 교육 카테고리에 나열되어 있습니다. 현재 버전은 1이며 07/12/2022 에 업데이트되었습니다. Google Play : Reinforcement learning에서 사용자 리뷰에 따르면. 196 이상의 설치를 달성했습니다. Reinforcement learning는 현재 1 리뷰, 평균 등급 5.0 스타를 보유하고 있습니다

강화 학습은 에이전트의 행동을 취하고 이러한 행동이 그 행동을 수행함으로써받는 보상에 어떤 영향을 미쳤는지 파악하는 방법을 다루는 기계 학습의 한 분야입니다.

가치 반복, 정책 기울기 및 몬테 카를로 방법을 포함한 다양한 강화 학습 알고리즘이 여러 가지 있습니다. 이들 중 가장 인기있는 것은 가치 반복입니다. 최적화 알고리즘을 사용하여 현재 상태, 현재 환경 및 원하는 결과와 같은 다른 정보 (예 : 어떤 종류의 결과와 같은) 로봇은 로봇이 취해야 할 최상의 행동을 결정합니다. 깊은 강화 학습을 사용할 때는 모델의 성능에 대한 피드백을 제공하는 휴먼 트레이너의 도움으로 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있습니다.

이 기술의 목표는 명시 적으로 프로그래밍하지 않고 작업을 수행하는 방법을 배울 수있는 알고리즘을 개발하는 것입니다. 심층 강화 학습은 시간이 지남에 따라 시행 착오를 통해 결과를 달성하는 법을 배우는 인공 신경망을 만들어 작동합니다. 이 유형의 알고리즘에는 경험과 다른 유사한 시스템이나 상황에서도 배울 수있는 많은 레이어와 노드가 있습니다.

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