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 (Reinforcement Learning) هو نوع من أنواع تعلم الآلة، وفيه لا يتم تزويد البرنامج ببيانات جاهزة أو إجابات صحيحة مسبقاً، بل يتعلم البرنامج (الذي نسميه "الوسيط") من خلال التجربة والخطأ بالتفاعل المباشر مع البيئة المحيطة به.
كيف يعمل التعلم التعزيزي؟
يعتمد هذا النوع من التعلم على نظام "الثواب والعقاب"، ويتكون من الخطوات التالية:
- القيام بفعل: يقوم الوسيط باتخاذ خطوة أو قرار داخل البيئة.
- تقييم النتيجة: تراقب البيئة هذا الفعل وتعطي الوسيط إما "مكافأة" (إذا كان الفعل صحيحاً ويوصله للهدف) أو "عقاباً" (إذا كان الفعل خاطئاً).
- التعلم والتعديل: يكرر الوسيط المحاولات، ويعدل طريقته في كل مرة ليزيد من حصوله على المكافآت ويتجنب الأخطاء، حتى يتقن المهمة تماماً.
أمثلة توضيحية لتقريب الفكرة:
- لعب الشطرنج أو ألعاب الفيديو: يتعلم الكمبيوتر كيف يفوز في اللعبة بنفسه، فهو لا يعرف القواعد في البداية، ولكنه يكسب نقاطاً (مكافأة) عندما يتحرك حركة صحيحة، وتنقلو نقاطه (عقاب) عندما يخسر، ومع تكرار اللعب آلاف المرات يصبح محترفاً.
- السيارات ذاتية القيادة: تتعلم السيارة كيف تسير في الشارع دون اصطدام من خلال محاكاة القيادة؛ حيث تُكافأ على القيادة الآمنة وتُعاقب (برمجياً) عند الاقتراب من خطر الاصطدام، لتتحدد وحدها بيانات الإدخال المناسبة لردود أفعالها.
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.
