Niettegenstaande Reinforcement Learning (RL) reeds in de jaren 90 een aantal mooie toepassingen kende, is deze machine learning-techniek pas echt massaal onder de aandacht gekomen nadat Googles AlphaGo de Go-wereldkampioen versloeg. Reinforcement Learning leert uit ervaring en is verwant aan operante conditionering in de psychologie. Deze leertechniek volgt een fundamenteel andere aanpak dan de beter gekende datamining-technieken.

In deze voordracht zullen de basisconcepten van Reinforcement Learning (RL) worden toegelicht. Wij zullen stilstaan bij een aantal eerste successen van RL, alsook enkele recente uitbreidingen, die o.a. de toepassing van RL in bijvoorbeeld het zeer complexe Chinese bordspel Go hebben mogelijk gemaakt. Tenslotte belichten wij enkele uitdagingen, zoals transparantie en uitlegbaarheid die belangrijk zijn o.a. in het kader van de GDPR-wetgeving.

Bestanden

U kan inloggen om het volledig overzicht van bestanden te raadplegen.

• 🔒 materiaal.pdf (Enkel voor SAI leden)