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...

Сегодня я хочу рассказать вам историю о том, как наш друг-искусственный интеллект учится на своих ошибках. Да, это правда. Это похоже на научную фантастику, но это реальность, и называется она "обучение с подкреплением". Это может показаться сложным, но не волнуйтесь, это не так. Если вы прочитаете эту статью, что вы станете настоящим экспертом в этой области и сможете поразить своих друзей этими знаниями. Почему это важно? Во-первых, ИИ все больше и больше входит в нашу жизнь, и понимание его основ поможет нам лучше ориентироваться в этом мире...