O que é Aprendizagem por Reforço?

Aprendizagem por Reforço É uma forma poderosa de inteligência artificial que imita o comportamento de humanos e animais. É um tipo de aprendizado de máquina que permite que sistemas computacionais aprendam com o ambiente, executando ações e recebendo feedback dele. O objetivo final do aprendizado por reforço é encontrar a melhor ação possível Em uma determinada situação, isso maximizará os ganhos e minimizará as perdas.

O aprendizado por reforço permite que as máquinas aprendam com o ambiente, executando ações e observando os resultados. Por meio de tentativa e erro, as máquinas conseguem determinar quais ações têm maior probabilidade de produzir o resultado desejado, e as ações resultantes se tornam o padrão. estratégia idealEsse processo permite que as máquinas aprendam tarefas complexas que, de outra forma, seriam difíceis ou impossíveis de programar.

O aprendizado por reforço é particularmente útil em robótica, onde as máquinas podem aprender a interagir com o ambiente de forma segura e eficiente. Também tem aplicações em jogos, onde robôs podem aprender a jogar jogos como xadrez e Go em alto nível.

Casos de uso e funcionalidades

1. Treinar robôs para interagirem com segurança com o ambiente.

2. Desenvolver robôs para jogar jogos complexos como xadrez e Go.

3. Aprender automaticamente a melhor ação possível para uma determinada situação, visando maximizar os resultados.

Engajamento do site da ferramenta

Última atualização: há 2 anos

Aviso: As estatísticas foram obtidas de fornecedores terceirizados. A precisão pode variar.

Total de visitas mensais: 2B

Taxa de rejeição: 34%

Duração da visita (média): 317,86 segundos

Páginas por visita: 3,95

Classificação do país: 840

Classificação global: 24

Tráfego mensal

Fontes de tráfego

Compartilhamento de tráfego por país

Estados Unidos: 16,58%

Índia: 7,38%

Filipinas: 3,55%

Colômbia: 3,45%

Canadá: 3,10%