یادگیری انلاین تقویت شده باهوش مصنوعی

یادگیری تقویت شده به عنوان یکی از شاخه های پرکاربرد و قدرتمند هوش مصنوعی، توانایی خودکارسازی تصمیم گیری های پیچیده از طریق تعامل با محیط را داراست. با ظهور نیاز به پردازش داده های حجیم و سیستم های بلادرنگ، یادگیری آنلاین تقویت شده به عنوان یک ضرورت اجتناب ناپذیر در طراحی عامل های هوشمند مطرح شده است. در این مقاله، به بررسی جامع اصول و مبانی یادگیری تقویت شده در محیط های آنلاین پرداخته می شود و تفاوت های بنیادین آن با روش های آفلاین مورد واکاوی قرار می گیرد. ما چالش های کلیدی از جمله مصالحه بین کاوش و بهره برداری، پایداری همگرایی، و ناپایداری گرادیان ها در محیط های دینامیکی را تحلیل می کنیم. همچنین، الگوریتم های پیشرفته ای که برای غلبه بر این چالش ها طراحی شده اند، نظیر روش های مبتنی بر گرادیان سیاست و یادگیری عمیق، مورد بررسی قرار می گیرند. این پژوهش نشان می دهد که ادغام یادگیری عمیق با روش های آنلاین، منجر به دستاوردهای چشمگیری در حوزه هایی مانند رباتیک، سیستم های توصیه گر و معاملات الگوریتمی شده است. در نهایت، با مرور پیشینه پژوهش و منابع معتبر، مسیرهای آینده برای تحقیقات در این حوزه پیشنهاد می گردد تا پژوهشگران بتوانند با شناخت دقیق تر شکاف های موجود، راهکارهای نوآورانه ای برای ارتقای کارایی و پایداری این سیستم ها ارائه دهند.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویت شده ، یادگیری آنلاین ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، کاوش و بهره برداری ، کنترل بهینه ، شبکه های عصبی ، تصمیم گیری بلادرنگ