Обучение с подкреплением: создание умных агентов для сложных задач
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) – одна из самых динамично развивающихся областей искусственного интеллекта, позволяющая создавать автономных агентов, способных принимать решения в сложных и изменяющихся условиях. В отличие от традиционного машинного обучения, где модель обучается на размеченных данных, RL базируется на взаимодействии агента с окружающей средой, извлекая опыт из последствий своих действий. Такой подход …