Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором программа учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы получить более высокую награду. 2

Некоторые области применения обучения с подкреплением в современных технологиях:

• Робототехника. 1 Обучение с подкреплением позволяет машинам осваивать различные навыки и оптимизировать свои действия в реальном времени. 1 Например, на конвейерной линии робот может обучиться эффективно собирать продукты, учитывая различные формы и размеры. 1
• Автономные системы. 1 Обучение с подкреплением помогает разрабатывать беспилотные автомобили и дроны. 1 За счёт системы вознаграждений и санкций агенты могут учиться адаптироваться к окружающей среде и принимать решения о безопасности и эффективности передвижения. 1
• Программирование. 1 Этот метод используется для оптимизации гиперпараметров алгоритмов машинного обучения или выбора наилучших моделей для конкретных задач. 1
• Бизнес. 1 Обучение с подкреплением может использоваться для создания стратегических рекомендаций. 1 Например, в финансовой сфере агенты могут учиться принимать решения о портфеле инвестиций и реагировать на колебания на рынке. 1
• Рекомендательные системы. 2 В электронной коммерции и поисковых системах обучение с подкреплением используется для создания персонализированных рекомендаций. 2 Алгоритмы изучают поведение пользователя, его предпочтения и историю поисков, чтобы предложить именно те товары или контент, которые будут ему интересны. 2
• Боты для игр. 2 RL обучает ботов реагировать на поведение других игроков. 2 Агенты получают обратную связь на основе игровых результатов и корректируют свои стратегии. 2