В мире машинного обучения есть тип алгоритма, который вызывает настоящий переполох: обучение с подкреплением (RL). В отличие от традиционных методов машинного обучения, требующих заранее определенных правил и статических наборов данных, RL позволяет системам адаптироваться и учиться динамически путем проб и ошибок. В этой статье мы рассмотрим основы RL, углубимся в его возможности и посмотрим, как он используется для решения сложных задач и оптимизации производительности в различных..