Qayta kuchaytirilgan o'rganish (RL) - bu mashina o'rganishning keng miqyosdagi real muammolariga, shu jumladan robotika, o'yin o'ynash va avtonom haydashga qo'llaniladigan kuchli tarmog'i. Biroq, hali ham RLni real muammolarga qo'llashni qiyinlashtiradigan bir nechta qiyinchiliklar va cheklovlar mavjud: 1. Namunalar samarasizligi: RL algoritmlari odatda o'rganish va o'z siyosatini yaxshilash uchun atrof muhit bilan ko'plab o'zaro ta'sirlarni talab qiladi. Bu RLni real muammolar uchun amaliy bo'lmasligi mumkin, chunki ma'lumotlar qimmat yoki vaqt talab qiladi. 2. Eksploratsiya-eksploatatsiya savdo-sotiqlari: RL algoritmlari mavjud bilimlarni ishlatish bilan yangi harakatlar va holatlarni o'rganish zarurligini muvozan
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence