Reinforcement learning

Обучение с подкреплением — это ветвь машинного обучения, которая занимается тем, как выполнять действия агента и выяснять, как эти действия повлияли на вознаграждение, которое он получает за выполнение этого действия.

Существует множество различных алгоритмов обучения с подкреплением, включая итерацию значений, градиент политики и методы Монте-Карло. Наиболее популярным из них является итерация значений, в которой используется алгоритм оптимизации для определения наилучшего действия, которое должен предпринять робот, учитывая его текущее состояние, текущую среду и любую другую информацию, к которой у него есть доступ (например, какой результат он хочет).

А также глубокое обучение с подкреплением — это метод, который использует глубокие нейронные сети для обучения на собственном опыте. Когда вы используете глубокое обучение с подкреплением, у вас есть возможность обучать свои модели машинного обучения с помощью инструктора-человека, который дает обратную связь о том, насколько хорошо работает модель.

Целью этого метода является разработка алгоритма, который может научиться выполнять задачу без явного программирования. Глубокое обучение с подкреплением работает путем создания искусственной нейронной сети, которая со временем учится достигать результата методом проб и ошибок. Этот тип алгоритма имеет большое количество уровней и узлов, которые позволяют ему учиться на собственном опыте, а также на других подобных системах или ситуациях.