طراحی چارچوبی برای معلم ماشینی با استفاده از یادگیری تقویتی معکوس

معلم ماشینی (Machine Teaching) رویکردی نوین در حوزه یادگیری ماشین است که بر توانایی انتقال دانش از یک معلم (انسان یا سیستم) به یک یادگیرنده (الگوریتم یا سیستم هوشمند) تمرکز دارد. یادگیری تقویتی معکوس (Inverse Reinforcement Learning) به عنوان یک روش قدرتمند برای استخراج توابع پاداش از رفتارهای مشاهده شده، می تواند پایه ای محکم برای توسعه چارچوب های معلم ماشینی فراهم آورد. این مقاله به بررسی طراحی یک چارچوب جامع برای معلم ماشینی با بهره گیری از یادگیری تقویتی معکوس می پردازد. در این مطالعه، ابتدا مبانی نظری مربوط به یادگیری تقویتی معکوس و معلم ماشینی مورد بررسی قرار گرفته، سپس روش تحقیق شامل تحلیل ادبیات و مدل سازی مفهومی ارائه شده است. یافته های پژوهش نشان می دهد که ترکیب یادگیری تقویتی معکوس با استراتژی های معلم ماشینی می تواند بهبود معنی داری در کارایی و سرعت یادگیری سیستم های هوشمند ایجاد کند. نتایج این مطالعه می تواند در توسعه سیستم های آموزشی هوشمند، ربات های خودمختار و برنامه های یادگیری سازگار کاربردهای فراوانی داشته باشد.

کلیدواژه ها:

معلم ماشینی ، یادگیری تقویتی معکوس ، استخراج توابع پاداش ، یادگیری سریع ، سیستم های هوشمند