Направление в искусственном интеллекте когда машины получают данные и обучаются на них называется? - коротко
Направление в искусственном интеллекте, где машины получают данные и обучаются на них, называется машинным обучением.
Направление в искусственном интеллекте когда машины получают данные и обучаются на них называется? - развернуто
Направление в искусственном интеллекте, когда машины получают данные и обучаются на них, называется "обучение с подкреплением" (reinforcement learning). Это метод машинного обучения, при котором алгоритм, или агент, взаимодействует с окружающей средой и получает обратную связь в виде наград или штрафов. Цель обучения заключается в том, чтобы максимизировать общую сумму наград, что приводит к оптимизации поведения агента в долгосрочной перспективе.
Обучение с подкреплением широко используется в различных областях, включая робототехнику, игры и финансовые системы. В отличие от супервизированного обучения, где алгоритму предоставляются метки для каждой пары вход-выход, и ненадзорного обучения, где алгоритм сам находит скрытые структуры в данных, обучение с подкреплением позволяет агенту учиться через проб и ошибок. Это направление особенно эффективно в ситуациях, где четко заданная цель существует, но пути к её достижению неоднозначны и требуют экспериментального подхода.
Процесс обучения с подкреплением включает несколько ключевых компонентов: агента, окружающей среды и функции вознаграждения. Агент принимает решения на основе текущего состояния и полученных наград, стремясь максимизировать общую сумму вознаграждений. Окружающая среда предоставляет агенту возможность взаимодействия и изменяется в ответ на действия агента. Функция вознаграждения определяет, какие действия будут награждаться, и как они влияют на долгосрочный успех агента.
Таким образом, обучение с подкреплением является важным инструментом в арсенале искусственного интеллекта, позволяя машинам учиться и адаптироваться к новым условиям через практический опыт и обратную связь.