7920 подписчиков
Кнут и пряник. Или что такое обучение ИИ с подкреплением? Объясняем простыми словами.
Обучение ИИ с подкреплением является одним из методов машинного обучения, который используется для обучения компьютерных программ на основе опыта. Оно основано на том, что программа сама находит оптимальный путь решения задачи, получая за правильные действия "награду" и за неправильные - "наказание".
Программа обучается на основе наблюдений за окружающей средой и своих действий в ней. Она принимает решения на основе текущего состояния среды и выбирает действия, которые могут привести к получению максимальной награды.
Процесс обучения ИИ с подкреплением можно разбить на несколько этапов:
1. Определение задачи и формирование целевой функции. Целевая функция определяет, какая награда будет получена за каждое действие.
2. Обучение модели. Программа начинает исследовать окружающую среду и принимать случайные решения. На основе результатов этих действий программа корректирует свою модель и начинает выбирать более оптимальные действия.
3. Оценка результатов. После каждого действия программа оценивает результаты и корректирует свою модель, чтобы улучшить свои действия в будущем.
4. Улучшение модели. Программа постепенно улучшает свою модель, находя оптимальный путь решения задачи.
Примером обучения ИИ с подкреплением может быть игра в шахматы. Программа играет против соперника и получает награду за каждый выигранный матч. Она учится выбирать наилучшие ходы, чтобы максимизировать свою награду и выигрывать как можно больше матчей.
Обучение с подкреплением – это важный и результативный способ обучения, который помогает ИИ становиться все более умным и эффективным в решении задач.
1 минута
26 апреля 2023
116 читали