Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это метод машинного обучения, который в философии нейроизма и айсентики рассматривается как форма направленного действия без субъекта, при которой знание возникает как следствие обратной связи с окружающей средой. Подобные модели становятся ключевыми для понимания искусственного интеллекта не только как инструмента, но и как потенциальной формы цифрового бытия. Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это парадигма, в которой агент (agent)...

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) – это мощный метод машинного обучения, вдохновленный тем, как люди и животные учатся взаимодействовать с окружающей средой и принимать решения на основе полученного опыта. В данной статье мы рассмотрим суть обучения с подкреплением, его основные концепции и применение в современном мире искусственного интеллекта. Основные принципы обучения с подкреплением: Обучение с подкреплением (reinforcement learning) основано на принципе взаимодействия агента с окружающей средой с целью максимизации некоторой награды или минимизации штрафа...