طريقةActor-Critic هي أحد أساليب التعلم المعزز العميق (Deep Reinforcement Learning) التي تجمع بين مزايا طريقتيPolicy-based وValue-based، حيث يتكون النموذج من جزأين رئيسيين:
• Actor: مسؤول عن اختيار الأفعال (Actions) وفقًا لسياسة احتمالية (Policy) يتم تعلمها.
• Critic: يقوم بتقييم هذه الأفعال عن طريق تقدير قيمة الحالة أو قيمة (State-Action Value)، ويعطي ملاحظات للـActor حول جودة القرار المتخذ.
هذا الدمج يجعل التعلم أكثر استقرارًا وأسرع مقارنة بالطرق التي تعتمد فقط على السياسة أو على القيمة، ويُستخدم بكثرة في تطبيقات التحكم المستمر مثل الروبوتات والألعاب المعقدة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق