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...

В мире искусственного интеллекта (ИИ), одним из наиболее захватывающих направлений является обучение с подкреплением. Этот метод обучения стал ключевым для создания автономных систем, способных самостоятельно принимать решения и выполнять сложные задачи. В данной статье мы рассмотрим основы обучения с подкреплением, его принципы и разнообразные области применения. Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) - это метод обучения машин, основанный на взаимодействии агента с окружающей средой...