Name: اکتشاف و استخراج در یادگیری تقویتی + درک مفاهیم Exploitation وExploration با تحلیل عمیق (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-09T06:49:32.000000Z
Duration: 19 min
Description: اکتشاف و استخراج در یادگیری تقویتی + درک مفاهیم Exploitation وExploration با تحلیل عمیق (آموزش رایگان)

روانشناسی

زبان انگلیسی

icdl

پایتون

اکسل

حسابداری

اتوکد

power bi

هوش مصنوعی

فتوشاپ

متلب

اموزش رایگان

طراحی سایت

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره  شگفتی آموختن

اکتشاف و استخراج در یادگیری تقویتی + درک مفاهیم Exploitation وExploration با تحلیل عمیق (آموزش رایگان)

چکیده

مطالعه آزاد هر کدام از مفاهیم

بررسی عمیق‌تر آن‌ها

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، دو مفهوم اساسی به نام&zwnj;های اکتشاف (Exploration) و استخراج (Exploitation) وجود دارد که به رفتار مدل در مواجهه با محیط اشاره دارند. این دو استراتژی در فرایند یادگیری و تصمیم&zwnj;گیری مدل اهمیت زیادی دارند.

اکتشاف (Exploration) به معنای جستجو و آزمایش گزینه&zwnj;های جدید و ناشناخته است. در این استراتژی، عامل یادگیرنده (Agent) سعی می&zwnj;کند با انتخاب اقدامات جدید و متفاوت، اطلاعات بیشتری از محیط بدست آورد. هدف از اکتشاف این است که عامل به مجموعه&zwnj;ای از تجربیات گسترده دست یابد و بهتر بتواند محیط را بشناسد. اگر تنها از استخراج استفاده شود، ممکن است عامل فقط به اقدامات قبلاً شناخته&zwnj;شده و بهینه محدود شود و از پتانسیل&zwnj;های جدید و بهبود عملکرد غافل بماند.

استخراج (Exploitation) به معنای استفاده از دانشی است که در حال حاضر از محیط به دست آمده تا بیشترین پاداش ممکن را از آن گرفت. در این استراتژی، عامل سعی می&zwnj;کند اقداماتی را که قبلاً موفقیت&zwnj;آمیز بوده&zwnj;اند، تکرار کند و از تجربیات قبلی بهره&zwnj;برداری کند. هدف از استخراج این است که عامل از بهترین گزینه&zwnj;های موجود استفاده کند تا به بالاترین پاداش برسد.

تعادل بین اکتشاف و استخراج یکی از چالش&zwnj;های مهم در یادگیری تقویتی است. اگر عامل بیشتر به اکتشاف بپردازد، ممکن است زمان زیادی را صرف آزمایش&zwnj;ها کند و سرعت پیشرفت کاهش یابد. از طرف دیگر، اگر فقط از استخراج استفاده کند، ممکن است از یافتن استراتژی&zwnj;های بهینه جدید باز بماند. الگوریتم&zwnj;های مختلف یادگیری تقویتی مانند &epsilon;-greedy ،softmax و UCB تلاش می&zwnj;کنند تا این دو استراتژی را به&zwnj;طور موثر و متعادل ترکیب کنند تا عامل بهترین عملکرد را در محیط داشته باشد.

Exploration و Exploitation

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

اکتشاف و استخراج در یادگیری تقویتی + درک مفاهیم Exploitation وExploration با تحلیل عمیق (آموزش رایگان) | فرادرس

Reinforcement Learning Exploration and Exploitation