ما هو مفهوم التعلم التلقائي (Reinforcement Learning)؟
التعلم التلقائي (Reinforcement Learning) هو نوع من أنواع التعلم الآلي الذي يتيح للكمبيوتر أو النظام الذكاء الاصطناعي تعلم سلوك محدد دون الحاجة إلى توجيهات محددة. في هذا النمط من التعلم، يقوم النظام بتعلم كيفية اتخاذ قرارات لتحسين أدائه على مرور الوقت عن طريق التفاعل مع بيئته.
يتم تحقيق التعلم التلقائي من خلال عملية محاكاة للعامل أو الوكيل (Agent) الذي يتفاعل مع بيئته. عندما يقوم العامل باتخاذ إجراء، يتلقى مكافأة أو عقوبة اعتمادًا على النتيجة المحققة. الهدف من التعلم التلقائي هو تحسين أداء العامل من خلال اتخاذ الإجراءات الصحيحة التي تزيد من المكافآت وتقلل من العقوبات.
يعتبر التعلم التلقائي مناسبًا للمشاكل التي لا يمكن حلها بسهولة باستخدام البرمجة التقليدية أو التعلم الآلي التحصيلي. يتم استخدام التعلم التلقائي في مجموعة متنوعة من التطبيقات مثل ألعاب الكمبيوتر، والروبوتات، والأتمتة الصناعية، وإدارة الشبكات، وتوفير الطاقة، والتحكم في مركبات ذاتية القيادة، وأنظمة توصيل الطلبات، وغيرها.
