Odborné vysvětlení: Inverzní posilované učení je technika, kde se agent snaží odvodit funkci odměny z pozorovaného chování experta. Na rozdíl od standardního posilovaného učení, kde je funkce odměny dána, zde se agent snaží zjistit, jakou funkci odměny expert implicitně optimalizuje. Využívá metody jako maximum entropy IRL a apprenticeship learning. Cílem je porozumět motivacím a cílům, které vedou k pozorovanému chování, a následně toto chování replikovat.
Vysvětlení pro laiky: Inverzní posilované učení je jako snaha počítače pochopit, proč expert dělá věci určitým způsobem. Představte si, že sledujete šéfkuchaře při vaření, ale neznáte recept. Místo pouhého kopírování jeho pohybů se snažíte pochopit, proč vybírá určité ingredience a postupy. Počítač podobně sleduje experta a snaží se odhalit “pravidla” nebo “cíle”, které expert sleduje, aby mohl pak sám dělat podobná rozhodnutí v nových situacích.
Inverse Reinforcement Learning is a technique where an agent tries to infer the reward function from observed expert behavior. Unlike standard reinforcement learning where the reward function is given, here the agent tries to figure out what reward function the expert is implicitly optimizing. It uses methods such as maximum entropy IRL and apprenticeship learning. The goal is to understand the motivations and objectives that lead to the observed behavior and then replicate this behavior.
