Некоторые ключевые различия между старым и новым методами обучения искусственного интеллекта (ИИ):

1. Статистические методы. 1 Опираются на математические закономерности и распределения данных. 1 Хорошо работают на малых данных и при наличии чётких закономерностей. 1
2. Машинное обучение (ML). 13 Позволяет системам обучаться на данных, выявляя паттерны и делая предсказания на новых данных. 1 Существует три ключевых типа машинного обучения: обучение с учителем (когда у каждого примера есть метки, и модель обучается на этих данных), обучение без учителя (когда меток нет, и модель должна сама находить скрытые структуры в данных) и обучение с подкреплением (когда агент обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая вознаграждения за правильные действия и «штрафы» за ошибки). 1
3. Реинфорсмент-обучение (RL). 1 Относительно новый подход, где испытуемая система (агент) учится через взаимодействие с окружающей средой, принимая решения на основе вознаграждений и наказаний. 1 Главная особенность RL — это возможность работать в условиях динамических и меняющихся сред, что делает его уникальным инструментом для задач, где данные меняются с течением времени или зависят от действий системы. 1