Какие примеры успешного применения обучения с подкреплением существуют в реальной жизни?

Некоторые примеры успешного применения обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) в реальной жизни:

• Автономные транспортные средства. tproger.ru Современные системы автопилота обучаются на миллионах километров реального и симулированного вождения. tproger.ru Например, компания Waymo в 2024 году представила алгоритмы, способные предугадывать поведение пешеходов с точностью 98,7%, что значительно превышает человеческие показатели. tproger.ru
• Робототехника. tproger.ru Промышленные манипуляторы, обученные с подкреплением, справляются с задачами, которые ещё недавно считались исключительно человеческими. tproger.ru В лабораториях Boston Robotics алгоритмы RL позволяют четвероногим роботам осваивать сложные движения за считанные часы, а не недели, как требовалось при традиционном программировании. tproger.ru
• Рекомендательные системы. blog.skillfactory.ru В электронной коммерции и поисковых системах обучение с подкреплением используется для создания персонализированных рекомендаций. blog.skillfactory.ru Алгоритмы RL изучают поведение пользователя, его предпочтения и историю поисков, чтобы предложить именно те товары или контент, которые будут ему интересны. blog.skillfactory.ru
• Финансы и экономика. tproger.ru Обучение с подкреплением используется для алгоритмической торговли с учётом рыночной динамики, выдаче персонализированных финансовых рекомендаций, оптимизации инвестиционных портфелей. tproger.ru
• Игры. sky.pro Одним из самых известных примеров использования обучения с подкреплением является игра в шахматы и го. sky.pro Алгоритмы, такие как AlphaGo от DeepMind, используют RL для обучения игре на уровне, превосходящем человеческий. sky.pro
• Разработка процессоров. www.techinsider.ru В Google на основе RL создали алгоритм глубокого обучения PRIME, который помогает разрабатывать быстрые и компактные процессоры для обработки задач искусственного интеллекта. www.techinsider.ru Изготовленные с помощью ИИ чипы имеют задержку до 50% меньше, а время для их производства сократилось с нескольких месяцев до шести часов. www.techinsider.ru