Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением)
Что это такое
Обучение с подкреплением изучает, как агент учится принимать последовательности решений, взаимодействуя со средой и получая вознаграждения или штрафы — охватывая марковские процессы принятия решений, функции ценности, методы градиента политики, и компромисс исследование-эксплуатация.
Почему это важно
Обучение с подкреплением лежит в основе некоторых из самых поразительных достижений ИИ — от игровых систем, превосходящих человеческих экспертов, до тонкой настройки на основе вознаграждения за современными языковыми моделями — и требует по-настоящему иной математической структуры, чем стандартное обучение с учителем.
Совет для экзамена
При анализе настройки обучения с подкреплением всегда точно определяйте функцию вознаграждения, прежде чем оценивать поведение агента — огромная доля неожиданного или нежелательного поведения агента восходит к неправильно определённой функции вознаграждения, а не к дефекту в самом алгоритме обучения.
Связанные темы
Заинтересованы в занятиях по Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением)?
Расскажите нам о целях и уверенности ученика — мы составим индивидуальный план.