Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором программа учится взаимодействовать с окружающей средой для получения максимальной награды через систему проб и ошибок. 4

Процесс обучения с подкреплением включает следующие шаги: 2

1. Инициализация. 2 Нейросеть-агент и окружающая среда настраиваются. 2
2. Взаимодействие. 2 Агент взаимодействует со средой, выбирая действия на основе текущего состояния. 2 Он передаёт действия среде, и та возвращает новое состояние и награду. 2
3. Обучение. 2 Агент использует полученные данные (состояния, действия и награды) для обновления своей стратегии (политики). 2
4. Итерации. 2 Процесс взаимодействия и обучения продолжается в течение множества итераций. 2 Агент пытается улучшить свою стратегию, максимизируя кумулятивную награду. 2
5. Эксплуатация. 2 После обучения агент может быть использован для принятия решений в реальной среде или в задачах, где требуется оптимальное поведение. 2

Пример работы метода — обучение робота играть в видеоигру, в которой нужно собирать монеты и избегать врагов. 4 За каждую собранную монету робот получает очки — награду, а если наткнётся на врага, то теряет очки — это наказание. 4 Сначала робот делает много ошибок, но постепенно понимает, какие действия приносят больше очков, и запоминает правильную стратегию. 4

Обучение с подкреплением особенно эффективно в задачах, где правильность решения зависит от множества факторов и нет однозначных ответов. 5