Что вы знаете про обучение с подкреплением (reinforcement learning)?

Суть обучения с подкреплением заключается в том, чтобы смоделировать процесс обучения методом проб и ошибок. Такой алгоритм не использует готовую обучающую выборку. Вместо этого он взаимодействует с окружающей средой (environment), совершая различные действия (actions). За каждое действие алгоритм получает награду (reward) или штраф (penalty) — скалярные значения, которые добавляются к функции вознаграждения (reward function).

Цель алгоритма — научиться действовать так, чтобы максимизировать кумулятивную награду, достигая наилучшего результата в долгосрочной перспективе.

#машинное_обучение
#глубокое обучение