Искусственный интеллект. Машинное обучение. Джейд Картер

агента

      total_reward = 0

      done = False

      while not done:

      state = take_action(state)

      reward, done = get_reward(state)

      total_reward += reward

      return total_reward

      # Запуск игры

      total_reward = play_game()

      print("Total reward:", total_reward)

      ```

      Это простой пример задачи обучения с подкреплением, где агент играет в игру "Сетка мира", перемещаясь по полю и получая награду за достижение целевой ячейки.

      Пример 2

      Рассмотрим пример задачи с использованием обучения с подкреплением. Давайте представим симуляцию игры в кости, где агент должен научиться выбирать наилучшие действия (выбор числа от 1 до 6) для максимизации своего выигрыша.

      ```python

      import numpy as np

      class DiceGame:

      def __init__(self):

      self.state = 0 # текущее состояние – результат броска кости

      self.done = False # флаг окончания игры

      self.reward = 0 # награда за текущий шаг

      def step(self, action):

      # Выполняем действие – бросаем кость

      self.state = np.random.randint(1, 7)

      # Вычисляем награду

      if action == self.state:

      self.reward = 10 # выигрыш, если действие совпало с результатом броска

      else:

      self.reward = 0 # нет выигрыша

      # Устанавливаем флаг окончания игры (игра заканчивается после одного хода)

      self.done = True

      return self.state, self.reward, self.done

      def reset(self):

      # Сбрасываем состояние игры для нового эпизода

      self.state = 0

      self.done = False

      self.reward = 0

      return self.state

      # Пример простой стратегии выбора действий – всегда выбираем число 3

      def simple_strategy(state):

      return 3

      # Основной код обучения с подкреплением

      env = DiceGame()

      total_episodes = 1000

      learning_rate = 0.1

      discount_rate = 0.99

      q_table = np.zeros((6, 6)) # Q-таблица для хранения оценок ценности действий

      for episode in range(total_episodes):

      state = env.reset()

      done = False

      while not done:

      action = simple_strategy(state)

      next_state, reward, done = env.step(action)

      # Обновление Q-таблицы по формуле Q(s,a) = Q(s,a) + α * (reward + γ * max(Q(s',a')) – Q(s,a))

      q_table[state – 1, action – 1] += learning_rate * (reward + discount_rate * np.max(q_table[next_state – 1, :]) – q_table[state – 1, action – 1])

      state = next_state

      print("Q-таблица после обучения:")

      print(q_table)

      ```

      Этот код реализует простую симуляцию игры в кости и обновляет Q-таблицу на основе наград, полученных в процессе игры. Мы используем простую стратегию, всегда выбирая число 3. Однако, в реальных приложениях, агент мог бы изучать и выбирать действия на основе обучения Q-таблице, которая представляет собой оценку ценности различных действий в каждом состоянии.

      Таким образом, таксономия задач машинного обучения помогает организовать разнообразие задач в соответствии с их основными характеристиками, что облегчает понимание и выбор подходящих методов и алгоритмов для решения конкретных задач.

1.3.2 Подробный анализ типов задач и подходов к их решению

      В данном разделе мы проведем подробный анализ различных типов задач, с которыми сталкиваются специалисты в области машинного обучения, а также рассмотрим основные подходы к их решению.

      1. Задачи классификации

      Задачи классификации заключаются в присвоении объектам одной из заранее определенных категорий или классов на основе их характеристик. Некоторые основные методы решения задач классификации включают в себя:

      – Логистическая регрессия

      – Метод k ближайших соседей (k-NN)

      – Метод