Q-التعلم

مؤلف: Roger Morrison
تاريخ الخلق: 24 شهر تسعة 2021
تاريخ التحديث: 11 قد 2024
Anonim
Q-Learning Explained - A Reinforcement Learning Technique
فيديو: Q-Learning Explained - A Reinforcement Learning Technique

المحتوى

تعريف - ماذا يعني Q- التعلم؟

Q - التعلم هو مصطلح لبنية الخوارزمية التي تمثل التعلم التعزيز بدون نموذج. من خلال تقييم السياسة واستخدام النمذجة العشوائية ، يجد Q- Learning أفضل طريق للمضي قدمًا في عملية اتخاذ القرار في Markov.


مقدمة إلى Microsoft Azure و Microsoft Cloud | من خلال هذا الدليل ، سوف تتعرف على الحوسبة السحابية التي تدور حولها وكيف يمكن أن يساعدك Microsoft Azure على ترحيل عملك وإدارته من السحابة.

تيكوبيديا تشرح تعلم كيو

يتضمن التركيب الفني لخوارزمية Q-learning وكيلًا ومجموعة من الحالات ومجموعة من الإجراءات لكل ولاية.

تستخدم الدالة Q الأوزان لخطوات متعددة بالاقتران مع عامل خصم لتقدير المكافآت.

على الرغم من أنها قد تبدو فكرة بسيطة ، إلا أن التعلم Q ذو أهمية قصوى في العديد من أنواع نماذج التعلم التعزيز والتعلم العميق. من أفضل الأمثلة على ذلك ، حيث يتم استخدام Q-Learning العميق لمساعدة برامج التعلم الآلي على تعلم استراتيجيات اللعب في أنواع مختلفة من ألعاب الفيديو ، على سبيل المثال ، في ألعاب Atari من الثمانينيات. هنا تأخذ الشبكة العصبية التلافيفية عينات من لعبة اللعب من أجل إعداد نموذج عشوائي يساعد الكمبيوتر على معرفة كيفية لعب اللعبة بشكل أفضل مع مرور الوقت.

Q - التعلم لديها إمكانات وفيرة للمساعدة في تطوير الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.