ما هو التعلم المعزز؟ كيف تتدرب منظمة العفو الدولية
ألا تستطيع حضور Transform 2022؟ تحقق من جميع جلسات القمة في مكتبتنا عند الطلب الآن! انظر هنا.
ما هي الخيارات مفتوحة المصدر المفيدة لتعزيز التعلم؟ كيف يتعامل كبار البائعين مع التعلم المعزز؟ كيف تتعامل شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة مع التعلم المعزز؟ هل هناك أي شيء لا يستطيع التعلم المعزز القيام به؟يمكن اعتبار التعلم الآلي (ML) المجموعة الفرعية المركزية للذكاء الاصطناعي (AI) ، ويمكن أن يكون التعلم المعزز المجموعة الفرعية الأساسية من ML التي يتخيلها الناس عندما يفكرون في الذكاء الاصطناعي.
التعلم المعزز هو العملية التي يتم من خلالها خوارزمية التعلم الآلي والروبوت وما إلى ذلك. يمكن برمجتها للاستجابة لبيئات العالم الواقعية المعقدة في الوقت الفعلي لتحقيق الهدف أو النتيجة المرجوة على النحو الأمثل. ضع في اعتبارك التحدي الذي تشكله السيارات ذاتية القيادة.
يمكن أيضًا أن "تتعلم" الخوارزميات المعنية من عملية مراعاة الظروف الجديدة هذه والاستجابة لها أو تحسينها من خلالها.
يمكن "تدريب" الأشكال الأخرى من تعلم الآلة عن طريق مجموعات ضخمة من "بيانات التدريب" ، مما يسمح غالبًا للخوارزمية بتصنيف البيانات أو تجميعها (أو التعرف على الأنماط) بناءً على العلاقات والنتائج التي تم تدريبهم عليها. تبدأ خوارزميات التعلم الآلي بتدريب البيانات وإنشاء نماذج تلتقط بعض الأنماط والدروس المضمنة في البيانات.
حدثMetaBeat 2022
ستجمع MetaBeat قادة الفكر لتقديم المشورة بشأن الطريقة التي ستغير بها التكنولوجيا metaverse الطريقة التي تتواصل بها جميع الصناعات وتؤدي أعمالها في 4 أكتوبر في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا. سجل هنا
يعد التعلم المعزز جزءًا من عملية التدريب التي تحدث غالبًا بعد النشر عندما يعمل النموذج. يتم استخدام البيانات الجديدة التي تم التقاطها من البيئة لتحسين النموذج وضبطه وفقًا للعالم الحالي.
يتم تحقيق التعلم المعزز من خلال حلقة تغذية مرتدة تستند إلى "المكافآت" و "العقوبات". ينشئ العالم أو المستخدم قائمة بنتائج النجاح والفشل ، ثم يستخدمها الذكاء الاصطناعي لتلائم النموذج. قد يؤدي هذا إلى تغيير بعض الأوزان في النموذج ، أو حتى إعادة تقييم بعض أو كل بيانات التدريب في ضوء المكافأة أو العقوبة الجديدة.
على سبيل المثال ، قد تحصل السيارة ذاتية القيادة على مجموعة من المكافآت والعقوبات البسيطة المحددة مسبقًا. تحصل الخوارزمية على مكافأة إذا وصلت في الوقت المحدد ولم تقم بتغييرات تروس مفاجئة مثل الفرملة الطارئة أو التسارع السريع. إذا اصطدمت السيارة بالرصيف ، أو دخلت في ازدحام مروري سيئ ، أو فراملت بشكل غير متوقع ، يتم معاقبة الخوارزمية. يمكن إعادة تدوير النموذج بعناية فائقة للعملية التي أدت إلى النتائج السيئة.
في بعض الحالات ، يحدث التعزيز أثناء وبعد النشر في العالم الحقيقي. في حالات أخرى ، يتم تحسين النموذج في محاكاة تولد أحداثًا اصطناعية يمكن أن تكافئ الخوارزمية أو تعاقبها. هذه المحاكاة مفيدة بشكل خاص مع أنظمة مثل المركبات ذاتية القيادة باهظة الثمن وخطيرة للاختبار في النشر الحقيقي.
في كثير من الحالات ، يعد التعلم المعزز مجرد امتداد لخوارزمية التعلم الرئيسية. يتكرر من خلال نفس العملية مرارًا وتكرارًا بعد استخدام النموذج. المراحل متشابهة ، والمكافآت والعقوبات جزء من ...
ألا تستطيع حضور Transform 2022؟ تحقق من جميع جلسات القمة في مكتبتنا عند الطلب الآن! انظر هنا.
ما هي الخيارات مفتوحة المصدر المفيدة لتعزيز التعلم؟ كيف يتعامل كبار البائعين مع التعلم المعزز؟ كيف تتعامل شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة مع التعلم المعزز؟ هل هناك أي شيء لا يستطيع التعلم المعزز القيام به؟يمكن اعتبار التعلم الآلي (ML) المجموعة الفرعية المركزية للذكاء الاصطناعي (AI) ، ويمكن أن يكون التعلم المعزز المجموعة الفرعية الأساسية من ML التي يتخيلها الناس عندما يفكرون في الذكاء الاصطناعي.
التعلم المعزز هو العملية التي يتم من خلالها خوارزمية التعلم الآلي والروبوت وما إلى ذلك. يمكن برمجتها للاستجابة لبيئات العالم الواقعية المعقدة في الوقت الفعلي لتحقيق الهدف أو النتيجة المرجوة على النحو الأمثل. ضع في اعتبارك التحدي الذي تشكله السيارات ذاتية القيادة.
يمكن أيضًا أن "تتعلم" الخوارزميات المعنية من عملية مراعاة الظروف الجديدة هذه والاستجابة لها أو تحسينها من خلالها.
يمكن "تدريب" الأشكال الأخرى من تعلم الآلة عن طريق مجموعات ضخمة من "بيانات التدريب" ، مما يسمح غالبًا للخوارزمية بتصنيف البيانات أو تجميعها (أو التعرف على الأنماط) بناءً على العلاقات والنتائج التي تم تدريبهم عليها. تبدأ خوارزميات التعلم الآلي بتدريب البيانات وإنشاء نماذج تلتقط بعض الأنماط والدروس المضمنة في البيانات.
حدثMetaBeat 2022
ستجمع MetaBeat قادة الفكر لتقديم المشورة بشأن الطريقة التي ستغير بها التكنولوجيا metaverse الطريقة التي تتواصل بها جميع الصناعات وتؤدي أعمالها في 4 أكتوبر في سان فرانسيسكو ، كاليفورنيا. سجل هنا
يعد التعلم المعزز جزءًا من عملية التدريب التي تحدث غالبًا بعد النشر عندما يعمل النموذج. يتم استخدام البيانات الجديدة التي تم التقاطها من البيئة لتحسين النموذج وضبطه وفقًا للعالم الحالي.
يتم تحقيق التعلم المعزز من خلال حلقة تغذية مرتدة تستند إلى "المكافآت" و "العقوبات". ينشئ العالم أو المستخدم قائمة بنتائج النجاح والفشل ، ثم يستخدمها الذكاء الاصطناعي لتلائم النموذج. قد يؤدي هذا إلى تغيير بعض الأوزان في النموذج ، أو حتى إعادة تقييم بعض أو كل بيانات التدريب في ضوء المكافأة أو العقوبة الجديدة.
على سبيل المثال ، قد تحصل السيارة ذاتية القيادة على مجموعة من المكافآت والعقوبات البسيطة المحددة مسبقًا. تحصل الخوارزمية على مكافأة إذا وصلت في الوقت المحدد ولم تقم بتغييرات تروس مفاجئة مثل الفرملة الطارئة أو التسارع السريع. إذا اصطدمت السيارة بالرصيف ، أو دخلت في ازدحام مروري سيئ ، أو فراملت بشكل غير متوقع ، يتم معاقبة الخوارزمية. يمكن إعادة تدوير النموذج بعناية فائقة للعملية التي أدت إلى النتائج السيئة.
في بعض الحالات ، يحدث التعزيز أثناء وبعد النشر في العالم الحقيقي. في حالات أخرى ، يتم تحسين النموذج في محاكاة تولد أحداثًا اصطناعية يمكن أن تكافئ الخوارزمية أو تعاقبها. هذه المحاكاة مفيدة بشكل خاص مع أنظمة مثل المركبات ذاتية القيادة باهظة الثمن وخطيرة للاختبار في النشر الحقيقي.
في كثير من الحالات ، يعد التعلم المعزز مجرد امتداد لخوارزمية التعلم الرئيسية. يتكرر من خلال نفس العملية مرارًا وتكرارًا بعد استخدام النموذج. المراحل متشابهة ، والمكافآت والعقوبات جزء من ...
What's Your Reaction?
