Sommario:
- Definizione: che cosa significa Deep Reinforcement Learning?
- Techopedia spiega Deep Reinforcement Learning
Definizione: che cosa significa Deep Reinforcement Learning?
L'apprendimento di rinforzo profondo è l'apprendimento di rinforzo che viene applicato usando reti neurali profonde. Questo tipo di apprendimento prevede che i computer agiscano su modelli sofisticati e osservino grandi quantità di input per determinare un percorso o un'azione ottimizzati.
Techopedia spiega Deep Reinforcement Learning
Un modo per descrivere l'apprendimento del rinforzo profondo è che una rete neurale profonda apprende attraverso il rafforzamento delle esperienze individuali.
Supponiamo che la rete neurale profonda mappi uno spazio di gioco visivo e analizzi tale spazio di gioco attraverso un continuum temporale per vedere cosa succede all'interno del gioco. Il computer inizia a capire quali risultati si basano sugli input e può a sua volta "giocare in modo più intelligente". Ciò si riferisce ad altri sforzi tecnologici simili come le reti Q profonde.
In generale, gli esperti di machine learning stanno spingendo questi tipi di modelli come un modo per le macchine di diventare sempre più intelligenti o imparare a pensare più come gli umani, anche se si applicano barriere e confini pratici.
