ML-EP-4 -प्रबलित शिक्षण: अवधारणाएँ और अनुप्रयोग
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ML-EP-4 -प्रबलित शिक्षण: अवधारणाएँ और अनुप्रयोग
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प्रबलित शिक्षण (Reinforcement Learning - RL) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक क्षेत्र है जहाँ एजेंट वातावरण के साथ परस्पर क्रिया करके संचित पुरस्कारों को अधिकतम करना सीखता है। यह लेबल किए गए डेटा पर निर्भर नहीं करता, बल्कि एजेंट, पर्यावरण, स्थिति (state), क्रिया (action), और पुरस्कार (reward) जैसे प्रमुख अवधारणाओं के माध्यम से संचालित होता है। नीति (policy) एजेंट की रणनीति तय करती है, जबकि मूल्य फलन (value function) संभावित पुरस्कारों का अनुमान लगाता है। यह क्षेत्र अन्वेषण (exploration) और शोषण (exploitation) के बीच संतुलन बनाए रखता है और इसे मॉडल-मुक्त और मॉडल-आधारित विधियों में वर्गीकृत किया जाता है। रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहनों जैसे अनुप्रयोगों के बावजूद, मापनीयता और नमूना दक्षता जैसी चुनौतियाँ मौजूद हैं।
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