Обучение с подкреплением 

:

Обучение с подкреплением (reinforcement learning) — это подход в машинном обучении, в котором агент учится путем взаимодействия с окружающей средой. 

Цель агента — выработать стратегию поведения, максимизирующую численный сигнал вознаграждения. Агент наблюдает текущее состояние среды, выбирает действие, переходит в новое состояние и получает численное вознаграждение (положительное или отрицательное). 

Задача агента — на основе последовательности переходов между состояниями и получаемых вознаграждений выработать оптимальную стратегию поведения для максимизации суммарного вознаграждения в долгосрочной перспективе.

Обучение с подкреплением применяется для решения задач, где заранее неизвестна оптимальная последовательность действий, но есть обратная связь от среды в виде численного вознаграждения за каждый шаг.

Основные компоненты обучения с подкреплением:

- Агент, взаимодействующий со средой

- Набор состояний среды 

- Набор действий агента

- Правила переходов между состояниями

- Функция численного вознаграждения 

Популярные алгоритмы обучения с подкреплением: Q-learning, SARSA, глубокое Q-обучение, актор-критик и другие. Они позволяют агенту научиться оптимальной стратегии на основе проб и ошибок без знания модели среды.

Обучение с подкреплением активно применяется в робототехнике для навигации, в компьютерных играх, в задачах автоматического управления, оптимизации производственных процессов и других областях, где требуется принятие оптимальных решений в сложных средах. Этот подход дает агентам возможность самостоятельно обучаться сложному поведению через прямое взаимодействие со средой.