Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Що таке RL? | Основна Теорія Навчання з Підкріпленням
Вступ до навчання з підкріпленням
course content

Зміст курсу

Вступ до навчання з підкріпленням

Вступ до навчання з підкріпленням

1. Основна Теорія Навчання з Підкріпленням
2. Проблема Багаторукого Бандита
3. Динамічне Програмування
4. Методи Монте-Карло
5. Навчання з часовою різницею

book
Що таке RL?

Для максимально ефективного засвоєння матеріалу цього курсу необхідно мати ґрунтовні знання з математики (особливо теорії ймовірностей). Корисною буде також обізнаність з основами машинного навчання та бібліотекою NumPy.

Note
Визначення

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 і максимізації накопичених винагород.

Навчання з підкріпленням значною мірою натхненне біхевіористичною психологією, зокрема тим, як люди та тварини навчаються через досвід. Подібно до того, як собака вчиться сидіти, отримуючи ласощі за правильну поведінку, агент RL навчається, отримуючи нагороди за свої дії.

Агент і середовище

Note
Визначення

Агент — це приймач рішень у системі RL. Він спостерігає за середовищем, обирає дії та навчається на основі зворотного зв'язку для покращення своєї майбутньої ефективності.

Note
Визначення

Середовище представляє 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 навчання з підкріпленням

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 ШІ в іграх, таких як шахи, Go та Dota 2, досягаючи надлюдських результатів;
  • Фінанси: навчання з підкріпленням оптимізує торгові стратегії, управління портфелем та оцінку ризиків;
  • Охорона здоров'я: навчання з підкріпленням сприяє створенню персоналізованих планів лікування, роботизованій хірургії та розробці лікарських засобів;
  • Автономні системи: навчання з підкріпленням дозволяє створювати самокеровані автомобілі, дрони та адаптивні системи керування дорожнім рухом;
  • Системи рекомендацій: навчання з підкріпленням допомагає покращити персоналізовані рекомендації контенту на стрімінгових платформах та в електронній комерції.
question mark

До якого завдання слід застосовувати навчання з підкріпленням?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 1

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

course content

Зміст курсу

Вступ до навчання з підкріпленням

Вступ до навчання з підкріпленням

1. Основна Теорія Навчання з Підкріпленням
2. Проблема Багаторукого Бандита
3. Динамічне Програмування
4. Методи Монте-Карло
5. Навчання з часовою різницею

book
Що таке RL?

Для максимально ефективного засвоєння матеріалу цього курсу необхідно мати ґрунтовні знання з математики (особливо теорії ймовірностей). Корисною буде також обізнаність з основами машинного навчання та бібліотекою NumPy.

Note
Визначення

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 і максимізації накопичених винагород.

Навчання з підкріпленням значною мірою натхненне біхевіористичною психологією, зокрема тим, як люди та тварини навчаються через досвід. Подібно до того, як собака вчиться сидіти, отримуючи ласощі за правильну поведінку, агент RL навчається, отримуючи нагороди за свої дії.

Агент і середовище

Note
Визначення

Агент — це приймач рішень у системі RL. Він спостерігає за середовищем, обирає дії та навчається на основі зворотного зв'язку для покращення своєї майбутньої ефективності.

Note
Визначення

Середовище представляє 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 навчання з підкріпленням

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 ШІ в іграх, таких як шахи, Go та Dota 2, досягаючи надлюдських результатів;
  • Фінанси: навчання з підкріпленням оптимізує торгові стратегії, управління портфелем та оцінку ризиків;
  • Охорона здоров'я: навчання з підкріпленням сприяє створенню персоналізованих планів лікування, роботизованій хірургії та розробці лікарських засобів;
  • Автономні системи: навчання з підкріпленням дозволяє створювати самокеровані автомобілі, дрони та адаптивні системи керування дорожнім рухом;
  • Системи рекомендацій: навчання з підкріпленням допомагає покращити персоналізовані рекомендації контенту на стрімінгових платформах та в електронній комерції.
question mark

До якого завдання слід застосовувати навчання з підкріпленням?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 1
some-alt