Machine learningDeep learning / NLP / CV

التعلم المعزز القابل للتفسير

يعزز التعلم المعزز القابل للتفسير (XRL) وكلاء التعلم المعزز القياسيين بأساليب تجعل سياساتهم وقراراتهم وسلوكياتهم المتعلمة قابلة للتفسير للبشر. فبدلاً من التعامل مع السياسة كصندوق أسود، ينتج التعلم المعزز القابل للتفسير تفسيرات لاحقة أو يبني سياسات شفافة بطبيعتها، مما يتيح التحقق من الثقة وتصحيح الأخطاء والمساءلة في اتخاذ القرارات الآلية عالية المخاطر.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Puiutta, E., & Veith, E. M. S. P. (2020). Explainable Reinforcement Learning: A Survey. In Machine Learning and Knowledge Extraction (CD-MAKE 2020), Lecture Notes in Computer Science, vol. 12279, pp. 77–95. Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-57321-8_5
  2. Explainable artificial intelligence. Wikipedia. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Reinforcement Learning (XRL). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-reinforcement-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateExplainable Reinforcement Learning (Explainable Reinforcement Learning (XRL)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/explainable-reinforcement-learning · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026