Глубокое обучение стало следующим большим прорывом за последние несколько лет. Тем не менее, мы также видим, что в игру вступает множество новых подходов, и одним из них также является обучение с подкреплением. Этот пост будет полезен, если вы хотите узнать об обучении с подкреплением и его использовании.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением — это не просто этап проблемы машинного обучения. Наоборот, это категория методов обучения машин, мотивированных поощрением и наказанием. Это один из способов, с помощью которого искусственный интеллект может научиться решать проблемы без участия человека.

Как работает обучение с подкреплением

В области искусственного интеллекта обучение с подкреплением используется для обучения агентов максимизации определенного вознаграждения. Обучение с подкреплением может научить агента перемещаться по лабиринту с наградами в конце, чтобы найти выход.

Множество различий между RL и глубоким обучением

RL включает в себя обучение с подкреплением на основе примеров, поведенческое клонирование и фиксирование вознаграждения. Они способствуют исследованию для выполнения задач, автоматизируя вопросы безопасности. В отличие от RL и Deep Learning, DL может моделировать более сложные функции, а также работать с открытыми системами.

Как внедрить RL — это ваш вариант использования

Обучение с подкреплением — один из наиболее перспективных методов для принятия решений в сложных и динамичных средах. Самый простой способ реализовать этот тип алгоритма — использовать имитация отжига.

Некоторые ресурсы для начала RL

Заключение

Обучение с подкреплением недавно было распространено на огромное количество областей как в академических кругах, так и в промышленности. Приложения включают управление, многоагентные системы, обработку естественного языка, игры, автономное вождение и многое другое.