1. kasadiaan data kawates: learning reinforcement merlukeun jumlah badag data pikeun diajar ti sarta ieu bisa jadi hésé pikeun acquire dina dunya nyata. Solusi kaasup ngagunakeun lingkungan simulasi, learning transfer, atawa leveraging datasets aya. 2. biaya komputasi tinggi: latihan reinforcement learning algoritma bisa merlukeun loba kakuatan komputasi nu bisa jadi teu sadia dina sababaraha konteks. Solusi kaasup ngagunakeun jasa awan dumasar atawa sistem komputasi terdistribusi kayaning Apache Spark atawa Hadoop. 3. lingkungan teu bisa diprediksi: Lingkungan di mana learning reinforcement dilarapkeun bisa robah kana waktu sahingga hese pikeun algoritma pikeun adaptasi cukup gancang pikeun tetep up jeung parobahan di lingkungan. Solusi ngawengku téhnik learning deep learning nu ngagunakeun jaringan saraf pikeun ngungkulan kaayaan robah jeung reward fungsi nu leuwih adaptif ti tradisional. 4. dina kasus eureun-réward: dina kasus nu loba,
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence