Система классификаторов обучения

От / / Оставьте комментарий

Обучающая система классификаторов Обзор обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного обучения, который использует обратную связь […]

Evolutionary algorithms, Эволюционные алгоритмы

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. 

Полный текст статьи:

Система классификаторов обучения — Википедия

Похожие статьи:

  1. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  2. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  3. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  4. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  5. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  6. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  7. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  8. Профессиональное обучение Обучение в рамках ученичества Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения,...
  9. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  10. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  11. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  12. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  13. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  14. Обучение с подкреплением на основе отзывов людей Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной...
  15. Самостоятельная игра Самостоятельная игра Основы машинного обучения Машинное обучение — это процесс обучения алгоритмов для выполнения задач, которые...
  16. Кривая обучения (машинное обучение) Кривая обучения (машинное обучение) Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным...
  17. Теория обучения Теория обучения Определение теории обучения Теория обучения предлагает рекомендации по улучшению обучения и развития.  Она описывает,...
  18. Человек в курсе событий Человек-в-курсе событий Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  19. Многоагентное обучение с подкреплением Мультиагентное обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного...
  20. Deeplearning4j Глубокое Изучение4j Контролируемое обучение Обучение без присмотра  Онлайн-обучение  Пакетное обучение  Мета-обучение  Обучение под непосредственным наблюдением  Самостоятельное...
  21. Метод обучения Метод обучения Обзор методов обучения Методы обучения включают в себя различные подходы к преподаванию и обучению. ...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх