استكشف التعلم المعزز: تحويل الذكاء الاصطناعي مع اتخاذ القرارات المستقلة باستخدام مفاهيم وتطبيقات التعلم المعزز في الروبوتات والألعاب والصناعة.
التعلّم المعزز (RL) هو مجال فرعي للتعلّم الآلي حيث يتعلم الوكيل اتخاذ القرارات من خلال تنفيذ إجراءات في بيئة ما لتحقيق أهداف معينة. وعلى عكس التعلُّم تحت الإشراف، حيث يتعلم النموذج من مجموعة بيانات موسومة، يعتمد التعلُّم المعزز على نظام من المكافآت والعقوبات لتوجيه الوكيل نحو السلوك الأمثل.
في التعلم المعزز، يتفاعل العامل مع البيئة في خطوات زمنية منفصلة. وفي كل خطوة، يتلقى الوكيل تغذية راجعة في شكل مكافأة، وهي قيمة عددية. الهدف هو تعظيم المكافأة التراكمية مع مرور الوقت. يختار الوكيل الإجراءات بناءً على سياسة قد تكون حتمية أو عشوائية. بمرور الوقت، يتم تحسين السياسة مع مرور الوقت حيث يتعلم الوكيل من عواقب أفعاله.
تشمل العناصر الرئيسية لنظام RLL ما يلي:
يختلف التعلم المعزز عن التعلم تحت الإشراف، حيث يتعلم النموذج من أزواج المدخلات والمخرجات. بدلاً من ذلك، يركز التعلم المعزز على التعلم من التفاعل مع البيئة. وهو يختلف أيضًا عن التعلّم غير الخاضع للإشراف حيث لا تتوفر تسميات صريحة لمكافأة التغذية الراجعة.
يُعد التعلم المعزز أمراً بالغ الأهمية في تطوير الذكاء الاصطناعي للسيارات ذاتية القيادة. تساعد خوارزميات التعلم المعزز هذه المركبات على تعلم استراتيجيات القيادة المثلى من خلال بيئات المحاكاة قبل الاختبار الفعلي.
يتيح التعلم المعزز للروبوتات تعلم المهام المعقدة عن طريق التجربة والخطأ. على سبيل المثال، يمكن للروبوتات في المستودعات أن تتعلم كيفية التعامل مع مختلف الأشياء من خلال التعلم المعزز، مما يزيد من الكفاءة والدقة.
وقد تم تطبيق تقنية RLL الشهيرة في الألعاب، حيث يتعلم الوكلاء لعب ألعاب مثل جو والشطرنج وإتقانها، كما هو موضح في لعبة AlphaGo من DeepMind.
يمكن للتعلم المعزز تحسين عمليات مثل إدارة المخزون والخدمات اللوجستية. في Ultralytics، تساعد الأنظمة القائمة على التعلم المعزز في اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لتعزيز الكفاءة وفعالية التكلفة في سلاسل التوريد.
يبرز التعلّم المعزز كطريقة قوية لتطوير أنظمة ذكية قادرة على اتخاذ القرارات بشكل مستقل، مما يجعله حجر الزاوية في التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
