Обучающая система классификаторов
-
Обзор обучения с подкреплением
- Обучение с подкреплением (RL) – это метод машинного обучения, который использует обратную связь для улучшения поведения системы.
- RL включает в себя обучение с подкреплением и обучение с наблюдением, а также их комбинации.
- RL применяется в различных областях, включая робототехнику, игры и обработку естественного языка.
-
История и развитие
- RL началось с работ по теории игр и теории управления, а затем развивалось в 1950-х годах.
- В 1960-х годах были разработаны первые алгоритмы RL, такие как Q-Learning и SARSA.
- В 1980-х годах появились первые коммерческие системы RL, включая Atari и Deep Blue.
- В 1990-х годах произошел прорыв в RL благодаря работам таких ученых, как Дэвид Сильвер и другие.
-
Классификация и обучение с подкреплением
- RL классифицируется на обучение с подкреплением (RL) и обучение с наблюдением (SL).
- SL фокусируется на изучении статических данных без обратной связи.
- RL и SL могут быть объединены для создания гибридных систем.
-
Обучение с подкреплением и обучение с наблюдением
- RL использует обратную связь для улучшения поведения системы.
-
Применение и примеры
- RL применяется в робототехнике, играх и обработке естественного языка.
- Примеры включают AlphaGo, OpenAI Five и DeepMind Lab.
-
Алгоритмы обучения с подкреплением
- Q-Learning и SARSA являются ранними алгоритмами RL.
- Deep Q-Learning и DQN являются современными алгоритмами RL.
-
Обучение с подкреплением и обучение с наблюдением
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.