Обучение с подкреплением (RL) – подход, который находится между Контролируемым обучением (Supervised Learning) и Обучением без учителя (Unsupervised Learning). Оно не контролируется строго, поскольку не полагается только на набор помеченных данных обучения, но и не является обучением без учителя, потому что есть максимизируемое вознаграждение. Модели (Model) предстоит найти «правильные» действия в различных ситуациях для достижения своей цели. Обучение с подкреплением – это наука о принятии решений...

Как обучается компьютер? Как он учится видеть закономерности и анализировать данные? Для этого есть несколько алгоритмов – расскажем о них подробнее в статье. Машинное обучение – это способность компьютера выводить новые алгоритмы на основе изученных данных. Такое обучение используется во многих видах бизнеса – для упрощения аналитики и улучшения стратегии маркетинга. В основном, машинное обучение сводится к обработке большого количества данных и созданию прогнозов на их основе, а также оно помогает в работе некоторых сервисов – например, в автоматическом распознавании лиц или объектов...