التعلم المعزز (Reinforcement Learning) هو نوع من التعلم الآلي يعتمد على مبدأ التجربة والخطأ، حيث يتعلم النموذج(الوكيل أو Agent) من خلال التفاعل مع بيئة معينة، فيتخذ قرارات ويستقبل مقابلها مكافآت أو عقوبات (Rewards & Penalties) تساعده على تعديل سلوكه تدريجيًا للوصول إلى أفضل استراتيجية تحقق أعلى عائد ممكن على المدى الطويل. يستخدم هذا النوع في مجالات عديدة مثل تدريب الروبوتات على الحركة، تعليم الحواسيب لعب الألعاب مثل الشطرنج ولعبة “جو”، وأيضًا في السيارات ذاتية القيادة التي تتعلم كيفية اتخاذ القرارات في الطرق المختلفة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق