Что такое обучение с подкреплением? Обучение с подкреплением (reinforcement learning) - это метод машинного обучения, в котором агент должен научиться принимать оптимальные решения в заданной среде, чтобы максимизировать получаемую награду. Агент получает обратную связь (награду или штраф) за каждое принятое им действие и использует эту информацию для обновления своей стратегии. В отличие от обучения с учителем, где данные имеют явные метки, в обучении с подкреплением агент учится на примерах опыта, полученных в процессе взаимодействия со средой...

В этой статье мы разберемся, что такое машинное обучение, как оно работает, из каких компонентов состоит и как применяется на практике для решения сложных задач вроде распознавания образов, прогнозирования и классификации данных. Зачем нам машинное обучение В детективных фильмах следователям часто приходится в поисках улик просматривать многочасовые записи с камер видеонаблюдения. Если приметы подозреваемого (внешность, одежда) уже известны, задача упрощается. Но что, если преступника еще предстоит...