🟦یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) یکی از شاخه‌های مهم یادگیری ماشین است که در آن عامل (Agent) با محیط تعامل می‌کند تا با دریافت پاداش یا تنبیه، بهترین رفتار را یاد بگیرد.
🟦 برخلاف یادگیری نظارت‌شده که داده‌های دارای برچسب دارد، در یادگیری تقویتی، عامل باید خودش با آزمون و خطا به استراتژی بهینه برسد.
🟦در این روش، عامل با انجام یک عمل در یک وضعیت خاص، از محیط بازخورد دریافت می‌کند. هدف اصلی یادگیری تقویتی، پیدا کردن سیاستی است که بیشترین مجموع پاداش را در بلندمدت برای عامل فراهم کند.
🟦یکی از مفاهیم کلیدی در این حوزه “تابع ارزش” است که نشان می‌دهد در هر وضعیت چقدر پاداش می‌توان انتظار داشت. الگوریتم‌هایی مانند Q-Learning، SARSA و روش‌های مبتنی بر سیاست مانند REINFORCE، نمونه‌هایی از الگوریتم‌های معروف در یادگیری تقویتی هستند.
🟦کاربردهای یادگیری تقویتی بسیار گسترده‌اند. در بازی‌های رایانه‌ای مانند شطرنج یا Go، الگوریتم‌های تقویتی توانسته‌اند از انسان‌ها بهتر عمل کنند. در رباتیک، برای یادگیری حرکت، تعادل و تعامل با محیط بسیار مفید است.
🟦 همچنین در خودروهای خودران برای تصمیم‌گیری در شرایط پیچیده، در کنترل صنعتی، مدیریت منابع شبکه، و حتی در امور مالی برای معاملات خودکار کاربرد دارد.
🟦یادگیری تقویتی به‌دلیل توانایی در یادگیری از محیط‌های ناشناخته و پویا، یکی از ابزارهای کلیدی در توسعه هوش مصنوعی پیشرفته محسوب می‌شود.