Машинное обучение. Погружение в технологию. Артем Демиденко

с подкреплением, такие как Q-обучение (Q-learning) и глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning), используются для обучения агентов принимать оптимальные решения в динамических средах. Эти алгоритмы исследуют пространство состояний и действий, обновляют значения Q-функции (оценки ценности состояния-действия) и настраивают стратегию агента для достижения максимальной награды.

      Задачи обучения с подкреплением широко применяются для обучения агентов играть в компьютерные игры, управлять роботами и автономными транспортными средствами, управлять системами энергетики и многими другими приложениями, где необходимо принимать решения в динамической среде с целью достижения оптимальных результатов.

      Задачи обработки естественного языка: в этих задачах модель работает с текстовыми данными, понимая и генерируя естественный язык. Это включает в себя задачи машинного перевода, анализа тональности, генерации текста и другие. Ниже приведены некоторые из задач, которые решаются в области обработки естественного языка:

      1.      Машинный перевод: Это задача автоматического перевода текста с одного языка на другой. Модели машинного перевода обучаются понимать и генерировать тексты на разных языках, используя различные подходы, такие как статистический машинный перевод, нейронные сети и трансформеры.

      2.      Анализ тональности: Задача анализа тональности заключается в определении эмоциональной окраски текста, например, положительной, отрицательной или нейтральной. Это может быть полезно в анализе отзывов, комментариев, социальных медиа и других текстовых данных.

      3.      Классификация текстов: Эта задача заключается в классификации текстовых документов по определенным категориям или темам. Модели могут классифицировать новости, электронные письма, социальные медиа и другие тексты на основе их содержания.

      4.      Извлечение информации: Задача извлечения информации заключается в автоматическом извлечении структурированных данных из текста, таких как именованные сущности, ключевые факты, даты и другая релевантная информация. Например, извлечение информации может быть использовано для автоматического заполнения баз данных или составления сводок новостей.

      5.      Генерация текста: В этой задаче модели обучаются генерировать новые текстовые данные на основе заданного контекста или условия. Примерами являются генерация автоматических ответов на сообщения, синтез статей и создание текстовых описаний.

      Это лишь некоторые из задач, с которыми сталкиваются в обработке естественного языка. NLP играет важную роль в различных приложениях, включая автоматический перев

      1.4 Принципы обучения с учителем и без учителя

      Обучение с учителем и обучение без учителя являются двумя основными подходами в Машинном обучении.

      Обучение с учителем: в этом подходе модель обучается на основе обучающей выборки, которая состоит из пар "входные данные – выходные