Обучение с подкреплением - что это такое, определение термина
- Обучение с подкреплением
- - это метод обучения компьютерных систем, в котором искусственный интеллект обучается на основе полученных от окружающей среды наград и штрафов. В данном методе агент принимает решения и выполняет действия, чтобы минимизировать общую сумму наград за определенный период. Это позволяет системе самостоятельно итеративное улучшать свои действия и принимать решения на основе полученного опыта.
Детальная информация
Обучение с подкреплением - это один из подходов в области искусственного интеллекта (ИИ), который связан с созданием алгоритмов, способных обучаться на основе опыта, получаемого в результате взаимодействия агента с окружающей средой. В отличие от традиционных методов машинного обучения, в которых используется большое количество размеченных данных, в обучении с подкреплением агент самостоятельно экспериментирует, принимает решения и получает обратную связь от окружающей среды.
Основными компонентами обучения с подкреплением являются агент, который принимает решения и взаимодействует с окружающей средой, среда, в которой действует агент, и награда, которая выдается агенту в зависимости от его действий. Целью обучения с подкреплением является нахождение такой стратегии действий, которая максимизирует общую сумму наград, получаемых агентом в процессе взаимодействия.
Применение обучения с подкреплением в различных областях искусственного интеллекта, таких как игровая индустрия, робототехника, управление производственными процессами и др., демонстрирует высокий потенциал этого метода. Одним из наиболее известных примеров успешного применения обучения с подкреплением является алгоритм AlphaGo компании DeepMind, который победил чемпиона мира по игре в Го.