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...

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)...