Преимущества обучения с подкреплением в машинном обучении:

• Адаптивность к динамическим средам. 4 Это позволяет агентам адаптироваться без необходимости явного программирования для каждого возможного сценария. 4
• Способность изучать оптимальные стратегии методом проб и ошибок. 4 Это делает обучение эффективным в динамических средах, где традиционное контролируемое обучение может испытывать трудности. 4
• Постоянное совершенствование на основе обратной связи. 4 Это приводит к повышению производительности и эффективности. 4
• Способность обрабатывать большие пространства состояний и учиться на разреженных вознаграждениях. 4

Недостатки обучения с подкреплением:

• Потребность в обширных вычислительных ресурсах и длительных процессах обучения. 4 Это может привести к неэффективности. 4
• Проблемы нестабильности и конвергенции. 4 Особенно часто возникают в средах с редкими вознаграждениями или многомерными пространствами состояний. 4
• Необходимость множества реальных примеров. 1 Например, если нейросеть учат управлять автомобилем, нужно предоставить ей как можно больше реальных дорожных ситуаций. 1