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.
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
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.
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.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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). Корисною буде також обізнаність з основами машинного навчання та бібліотекою 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 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
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.
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.
Дякуємо за ваш відгук!
