Học tăng cường (Reinforcement Learning – RL) là một nhánh của học máy (Machine Learning), trong đó một tác nhân (Agent) học cách đưa ra quyết định tối ưu bằng cách tương tác với môi trường.
1. Giới Thiệu
Machine Learning (ML) đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực, từ tài chính, y tế đến thương mại điện tử. Tuy nhiên, ML không phải là hoàn hảo – nó có nhiều hạn chế như phụ thuộc vào dữ liệu, thiếu khả năng suy luận, và có thể bị…
AI có thể bị thiên vị (Bias) nếu dữ liệu huấn luyện không cân bằng hoặc bị sai lệch. Điều này có thể dẫn đến quyết định không công bằng khi AI được sử dụng trong các lĩnh vực quan trọng như tài chính, y tế, tuyển dụng và tư pháp.
Học máy ( Machine Learning - ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc xây dựng các thuật toán giúp máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình trực tiếp. ML có thể được chia thành nhiều phương pháp khác nhau, trong đó Neural Network…