Что такое обучение с подкреплением?

Что если бы компьютеры могли самостоятельно исследовать окружающий мир, экспериментировать и корректировать свои действия на основе реального опыта? Они уже могут! Благодаря обучению с подкреплением (от англ. Reinforcement Learning, сокращённо RL), принципы которого очень похожи на то, как мы, люди, учимся в реальном мире.

Кратко: о чем статья?

В основе обучения с подкреплением — несколько ключевых понятий: окружение, состояние, aгент, действие, награда. Они формируют фундамент, на котором строится процесс обучения.

Окружение — это среда, в которой действует агент. Оно может быть как физическим (например, комната для робота-пылесоса или тестовый полигон для машины с автопилотом), так и виртуальным (карта, по которой ходит персонаж компьютерной игры). Состояние — описание окружения в момент времени, понятное компьютеру. Агент — сущность, выполняющая действия в окружении. Например, программа, робот или нейросеть. Наконец, награда – это сигнал от окружения, который оценивает эффективность действий агента.

Меняя состояние окружения с помощью различных действий, агент получает награду, анализирует результаты своих действий и обновляет стратегию, чтобы улучшить будущие результаты. Это похоже на то, как шахматист продумывает свой следующий шаг, основываясь на ходах соперника и текущем состоянии доски. Уникальность такого подхода в том, что агент не просто учится на основе данных: он сам формирует их в процессе взаимодействия со средой.

Подробнее о пяти шагах в процессе обучения и о том, какой прорыв совершила программа AlphaGo благодаря RL, узнаете из полной версии статьи.

Время чтения: 8 минут.

🤖 «Системный Блокъ» @sysblok