Reinforcement learning

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং হল মেশিন লার্নিং এর একটি শাখা যেটি কিভাবে একজন এজেন্টের ক্রিয়াকলাপ গ্রহণ করতে হয় এবং সেই ক্রিয়াকলাপগুলি সেই ক্রিয়া সম্পাদন থেকে প্রাপ্ত পুরস্কারকে কীভাবে প্রভাবিত করেছে তা নির্ধারণ করে।

মান পুনরুক্তি, নীতি গ্রেডিয়েন্ট, এবং মন্টে কার্লো পদ্ধতি সহ বিভিন্ন ধরণের শক্তিবৃদ্ধি শেখার অ্যালগরিদম রয়েছে। এর মধ্যে সবচেয়ে জনপ্রিয় হল মান পুনরুক্তি, যা একটি অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে একটি রোবটকে তার বর্তমান অবস্থা, বর্তমান পরিবেশ এবং অন্য যেকোন তথ্যে এটির অ্যাক্সেস রয়েছে (যেমন এটি কী ধরনের ফলাফল চায়) বিবেচনা করে সর্বোত্তম পদক্ষেপ নির্ধারণ করতে।

এবং গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা এমন একটি কৌশল যা অভিজ্ঞতা থেকে শেখার জন্য গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। আপনি যখন ডিপ রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করছেন, তখন আপনি একজন মানব প্রশিক্ষকের সাহায্যে আপনার মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে প্রশিক্ষিত করার ক্ষমতা রাখেন যিনি মডেলটি কতটা ভাল পারফর্ম করছে তার প্রতিক্রিয়া প্রদান করেন।

এই কৌশলটির লক্ষ্য হল একটি অ্যালগরিদম তৈরি করা যা স্পষ্টভাবে প্রোগ্রাম করা ছাড়াই কীভাবে একটি কাজ সম্পাদন করতে হয় তা শিখতে পারে। গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করে কাজ করে যা সময়ের সাথে সাথে ট্রায়াল এবং ত্রুটির মাধ্যমে ফলাফল অর্জন করতে শেখে। এই ধরণের অ্যালগরিদমে প্রচুর সংখ্যক স্তর এবং নোড রয়েছে যা এটিকে অভিজ্ঞতার পাশাপাশি অন্যান্য অনুরূপ সিস্টেম বা পরিস্থিতি থেকে শেখার অনুমতি দেয়।