Машинное обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) помогает нейросети научиться принимать оптимальные решения там, где нет чёткого массива данных оптимальных решений. 3

Некоторые задачи, которые решает RL:

• Обучение роботов механическим манипуляциям. 3 Нейросеть постепенно понимает, какие движения приводят к нужному результату. 3
• Управление транспортом. 3 Нарушая ПДД, нейросеть получает отрицательную обратную связь, соблюдая их — положительную. 3 Так тренируют автопилоты дронов, автомобилей и других движущихся устройств. 3
• Работа в техподдержке. 3 Нейросеть может распознавать ответы пользователей и отвечать на них. 3 За правильные ответы она получает положительную обратную связь, за неправильные — отрицательную. 3
• Создание персонализированных рекомендаций. 2 Алгоритмы RL изучают поведение пользователя, его предпочтения и историю поисков, чтобы предложить именно те товары или контент, которые будут ему интересны. 2
• Разработка динамических схем лечения. 5 Обучение с подкреплением позволяет определять решения о наилучшем лечении пациента в конкретный момент времени. 5
• Оптимизация управления ресурсами, такими как электроэнергия и вода. 4

Обучение с подкреплением находит широкое применение в множестве отраслей, включая игры и симуляции, робототехнику, автономные системы, медицину и биологию, финансы и экономику. 1