Если вы когда-нибудь задумывались о том, как обучаются машины, то, возможно, слышали о "обучении с подкреплением". Это мощная техника, которая позволяет машинам учиться на собственном опыте. Обучение с подкреплением - это тип машинного обучения, основанный на концепции обучения с вознаграждением. В этой статье мы рассмотрим концепцию обучения с подкреплением, принцип его работы и его реальное применение. Введение Обучение с подкреплением - это тип машинного обучения, который позволяет агенту научиться...

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) представляет собой раздел машинного обучения, ориентированный на разработку агентов, способных принимать решения в неопределенных средах, максимизируя некоторый числовой сигнал обратной связи, называемый вознаграждением. В RL, агент находится в окружении и действует в нем, чтобы достичь определенных целей, не имея заранее размеченных данных. Вместо этого агент учится на основе опыта, получаемого взаимодействием со средой. Важными компонентами...