Що таке RL?
Для максимально ефективного засвоєння матеріалу цього курсу необхідно мати ґрунтовні знання з математики (особливо теорії ймовірностей). Корисними також будуть базові знання з машинного навчання та досвід роботи з NumPy.
Підкріплювальне навчання (RL) — це парадигма машинного навчання, що головним чином зосереджена на задачах прийняття рішень і керування, де агент навчається оптимальних стратегій шляхом взаємодії з середовищем та максимізації накопиченої винагороди.
Навчання з підкріпленням значною мірою базується на ідеях поведінкової психології, зокрема на тому, як люди та тварини навчаються через досвід. Подібно до того, як собака вчиться сидіти, отримуючи ласощі за правильну поведінку, агент у навчанні з підкріпленням навчається, отримуючи нагороди за свої дії.
Агент і середовище
Агент — це приймач рішень у системі навчання з підкріпленням. Він спостерігає за середовищем, обирає дії та навчається на основі зворотного зв'язку для покращення майбутньої ефективності.
Середовище охоплює все, з чим взаємодіє агент. Воно реагує на дії агента та надає зворотний зв'язок у вигляді нових станів і винагород.
Агент відповідає лише за прийняття рішень — вибір дій на основі власних спостережень і навчання на основі отриманих результатів, тоді як середовище визначає правила взаємодії.
Застосування RL
Навчання з підкріпленням широко використовується в різних сферах, де прийняття рішень в умовах невизначеності є критичним. Основні застосування включають:
- Робототехніка: навчання з підкріпленням допомагає роботам опановувати складні завдання, такі як захоплення об'єктів, пересування та промислова автоматизація;
- Ігровий ШІ: навчання з підкріпленням забезпечує роботу агентів штучного інтелекту в іграх, таких як шахи, Го та Dota 2, досягаючи надлюдських результатів;
- Фінанси: оптимізація торгових стратегій, управління портфелем та оцінка ризиків;
- Охорона здоров'я: підтримка у створенні персоналізованих планів лікування, роботизованій хірургії та розробці лікарських засобів;
- Автономні системи: забезпечення роботи самокерованих автомобілів, дронів та адаптивних систем керування дорожнім рухом;
- Системи рекомендацій: покращення персоналізованих рекомендацій контенту на стрімінгових платформах та в електронній комерції.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Can you explain the difference between an agent and an environment in reinforcement learning?
What are some other real-world examples of reinforcement learning applications?
How does reinforcement learning differ from supervised learning?
Awesome!
Completion rate improved to 2.7Що таке RL?
Свайпніть щоб показати меню
Для максимально ефективного засвоєння матеріалу цього курсу необхідно мати ґрунтовні знання з математики (особливо теорії ймовірностей). Корисними також будуть базові знання з машинного навчання та досвід роботи з NumPy.
Підкріплювальне навчання (RL) — це парадигма машинного навчання, що головним чином зосереджена на задачах прийняття рішень і керування, де агент навчається оптимальних стратегій шляхом взаємодії з середовищем та максимізації накопиченої винагороди.
Навчання з підкріпленням значною мірою базується на ідеях поведінкової психології, зокрема на тому, як люди та тварини навчаються через досвід. Подібно до того, як собака вчиться сидіти, отримуючи ласощі за правильну поведінку, агент у навчанні з підкріпленням навчається, отримуючи нагороди за свої дії.
Агент і середовище
Агент — це приймач рішень у системі навчання з підкріпленням. Він спостерігає за середовищем, обирає дії та навчається на основі зворотного зв'язку для покращення майбутньої ефективності.
Середовище охоплює все, з чим взаємодіє агент. Воно реагує на дії агента та надає зворотний зв'язок у вигляді нових станів і винагород.
Агент відповідає лише за прийняття рішень — вибір дій на основі власних спостережень і навчання на основі отриманих результатів, тоді як середовище визначає правила взаємодії.
Застосування RL
Навчання з підкріпленням широко використовується в різних сферах, де прийняття рішень в умовах невизначеності є критичним. Основні застосування включають:
- Робототехніка: навчання з підкріпленням допомагає роботам опановувати складні завдання, такі як захоплення об'єктів, пересування та промислова автоматизація;
- Ігровий ШІ: навчання з підкріпленням забезпечує роботу агентів штучного інтелекту в іграх, таких як шахи, Го та Dota 2, досягаючи надлюдських результатів;
- Фінанси: оптимізація торгових стратегій, управління портфелем та оцінка ризиків;
- Охорона здоров'я: підтримка у створенні персоналізованих планів лікування, роботизованій хірургії та розробці лікарських засобів;
- Автономні системи: забезпечення роботи самокерованих автомобілів, дронів та адаптивних систем керування дорожнім рухом;
- Системи рекомендацій: покращення персоналізованих рекомендацій контенту на стрімінгових платформах та в електронній комерції.
Дякуємо за ваш відгук!
