نوع من أنواع تعلم الآلة لا يُعطى فيه بيانات الإدخال إنما يتفاعل الوسيط (برنامج الحاسب) يحتاج مع البيئة لتحديد بيانات الإدخال المناسبة~؟
الإجابة الصحيحة من خلال موقع بوابة الإجابات هي:
التعلم التعزيزي
التعلم التعزيزي هو نوع من أنواع تعلم الآلة يتميز بطريقة تفاعله مع البيئة. على عكس أنواع التعلم الآلي الأخرى التي تعتمد على مجموعة بيانات مُعدة مسبقًا، فإن التعلم التعزيزي يعمل من خلال التجربة والخطأ. إليك شرح مفصل:
- لا توجد بيانات إدخال مُعطاة: لا يتم تزويد البرنامج (يُسمى "الوكيل" أو Agent) ببيانات تدريب مباشرة تخبره بما هو صحيح أو خاطئ.
- التفاعل مع البيئة: يتفاعل الوكيل مع بيئة معينة. هذه البيئة يمكن أن تكون لعبة فيديو، أو محاكاة لروبوت يتحرك، أو حتى سوق الأسهم.
- الحصول على مكافآت وعقوبات: عندما يقوم الوكيل بفعل معين في البيئة، يتلقى "مكافأة" إذا كان الفعل جيدًا، أو "عقوبة" إذا كان الفعل سيئًا. المكافأة والعقوبة هما إشارات بسيطة (أرقام) تخبر الوكيل بمدى جودة أداءه.
- الهدف: تعظيم المكافآت: هدف الوكيل هو تعلم كيفية اتخاذ القرارات التي تزيد من إجمالي المكافآت التي يحصل عليها على المدى الطويل.
- مثال: تعليم روبوت المشي: تخيل أنك تريد تعليم روبوت كيفية المشي. في التعلم التعزيزي، لن تخبر الروبوت بالضبط كيف يحرك أرجله. بدلاً من ذلك، ستعطيه مكافأة صغيرة في كل مرة يتقدم خطوة للأمام، وعقوبة إذا سقط. بمرور الوقت، سيتعلم الروبوت من خلال التجربة والخطأ كيفية تنسيق حركاته لتحقيق أكبر قدر من المكافآت (أي المشي بنجاح).
- مثال آخر: لعب الألعاب: العديد من برامج الذكاء الاصطناعي التي تلعب ألعابًا مثل الشطرنج أو Go تستخدم التعلم التعزيزي. يتعلم البرنامج من خلال لعب عدد كبير من المباريات، ويتلقى مكافأة للفوز وعقوبة للخسارة.
باختصار، التعلم التعزيزي هو تعلم من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي ردود فعل (مكافآت وعقوبات) لتحسين الأداء.
اذا كان لديك إجابة افضل او هناك خطأ في الإجابة علي سؤال نوع من أنواع تعلم الآلة لا يُعطى فيه بيانات الإدخال إنما يتفاعل الوسيط (برنامج الحاسب) يحتاج مع البيئة لتحديد بيانات الإدخال المناسبة~ اترك تعليق فورآ.
