Hva er læring med forsterkning?
Læring med forsterkning (Reinforcement Learning, RL) er en type maskinlæring der en agent lærer å ta beslutninger ved å samhandle med et miljø og motta tilbakemeldinger i form av belønninger eller straff. Målet for agenten er å maksimere den kumulative belønningen over tid ved å lære hvilke handlinger som fører til de beste resultatene.
I motsetning til veiledet læring, der modellen trenes med merkede data, eller ikke-veiledet læring, der modellen oppdager mønstre uten tilbakemelding, lærer en forsterkningslæringsagent gjennom prøving og feiling. Dette gjør forsterkningslæring spesielt egnet for problemer som krever sekvensielle beslutninger, der resultatet av en handling påvirker fremtidige tilstander.
Hvordan fungerer læring med forsterkning?
I forsterkningslæring interagerer en agent med et miljø, hvor den observerer miljøets tilstand og tar en handling. Basert på denne handlingen endrer miljøet sin tilstand og gir agenten en belønning. Prosessen gjentar seg, og agenten bruker informasjonen fra belønningene for å lære en strategi (policy) som maksimerer den totale belønningen.
