Odborné vysvětlení: Posilované učení je paradigma strojového učení, kde agent se učí optimální chování interakcí s prostředím. Agent provádí akce, za které dostává odměny nebo tresty, a snaží se maximalizovat celkovou odměnu. Využívá se v oblastech jako robotika, herní AI nebo optimalizace procesů.
Vysvětlení pro laiky: Posilované učení je jako učení psa novým trikům. Když pes udělá něco správně, dostane pamlsek (odměnu). Když udělá něco špatně, pamlsek nedostane. Postupně se naučí, co má dělat, aby dostal co nejvíce pamlsků. Podobně se AI učí dělat správná rozhodnutí tím, že dostává “odměny” za dobré volby a “tresty” za špatné.
Reinforcement Learning is a machine learning paradigm where an agent learns optimal behavior through interaction with an environment. The agent performs actions for which it receives rewards or punishments, and tries to maximize the overall reward. It is used in areas such as robotics, game AI, or process optimization.
