Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который фокусируется на обучении алгоритмов принятию последовательности решений. Алгоритмы учатся на своих действиях и получаемых вознаграждениях или штрафах с целью максимизировать сигнал вознаграждения с течением времени.
Обучение с подкреплением можно использовать в различных приложениях, таких как видеоигры, робототехника и автономные системы. Это было особенно успешным в области игр, где алгоритмы были обучены играть в игры на сверхчеловеческом уровне, такие как AlphaGo и AlphaStar.
При обучении с подкреплением агент взаимодействует с окружающей средой. На каждом временном шаге агент получает наблюдение за окружающей средой и выбирает действие. Затем среда переходит в новое состояние и предоставляет агенту вознаграждение. Цель агента — изучить политику, которая представляет собой сопоставление наблюдений с действиями, которая максимизирует совокупное вознаграждение с течением времени.
Существует два основных подхода к обучению с подкреплением: основанный на ценностях и на политике. Методы, основанные на ценностях, сосредоточены на оценке ценности пребывания в определенном состоянии и совершения определенного действия. Методы на основе политик напрямую изучают политику, не оценивая значения.
Обучение с подкреплением является многообещающей областью исследований и может оказать влияние на широкий спектр отраслей. Однако у него также есть свои проблемы, такие как компромисс между разведкой и эксплуатацией и потребность в больших объемах данных. Несмотря на эти проблемы, исследователи добиваются успехов в разработке новых алгоритмов и методов, решающих эти проблемы.
В заключение, обучение с подкреплением — это быстро развивающаяся область, которая может революционизировать наш подход к принятию решений и контролю. Будь то игра, робототехника или автономные системы, обучение с подкреплением — это захватывающая область исследований со многими потенциальными приложениями.
