🧠 Как работает Reinforcement Learning (обучение с подкреплением) Привет, друзья! Сегодня мы поговорим о том, как работает Reinforcement Learning, или обучение с подкреплением. Этот метод машинного обучения позволяет агенту самостоятельно изучать окружающую среду, принимать решения и получать обратную связь в виде награды или штрафа. В основе Reinforcement Learning лежит идея обучения на основе опыта. Агент взаимодействует с окружающей средой, пробуя различные действия, и на основе полученных наград и штрафов улучшает свои стратегии. Этот процесс может быть представлен как игра, где агент стремится максимизировать свою общую награду. Одним из ключевых нюансов Reinforcement Learning является баланс между исследованием и использованием уже известных стратегий. Агент должен исследовать новые пути, но при этом не забывать и о том, что уже известно. 🔑 Ключевые выводы: Reinforcement Learning - это мощный метод обучения машин, основанный на опыте и наградах. Он позволяет агентам самостоя
🧠 Как работает Reinforcement Learning (обучение с подкреплением
2 мая2 мая
1 мин