Усиленное обучение. Джеймс Девис

обучение находит широкое применение в задачах классификации и регрессии. Например, в задаче распознавания изображений модель обучается различать объекты на фотографиях, а в задаче предсказания цен на жилье – оценивать стоимость недвижимости на основе различных характеристик. Основное преимущество супервизированного обучения заключается в его точности и предсказуемости, однако оно сильно зависит от наличия качественно размеченных данных, что может быть дорогостоящим и трудоемким процессом.

      Неуправляемое обучение

      В неуправляемом обучении модели ищут скрытые структуры в данных без явных меток. Здесь нет заранее известных правильных ответов, и модель должна самостоятельно выявлять закономерности и группы в данных. Алгоритмы неуправляемого обучения, такие как кластеризация (k-means, иерархическая кластеризация) и методы понижения размерности (PCA, t-SNE), используются для анализа и структурирования данных.

      Неуправляемое обучение полезно в ситуациях, когда необходимо найти скрытые паттерны или группы объектов в большом массиве данных. Например, в маркетинговых исследованиях кластеризация может помочь сегментировать клиентов на группы с похожими поведениями, что позволяет компаниям разрабатывать целевые стратегии. Однако, поскольку модель не имеет меток для проверки своей работы, оценка качества кластеризации или других результатов неуправляемого обучения может быть сложной задачей.

      Усиленное обучение

      В RL обратная связь приходит в форме наград, которые агент получает после выполнения действий, и которые могут быть отложенными, что требует учета долгосрочных последствий действий. Это отличает RL от супервизированного и неуправляемого обучения, где обратная связь обычно более непосредственная и явная. В RL агент учится на основе опыта, накопленного в результате взаимодействия с окружающей средой.

      Обратная связь в форме наград

      Вместо того чтобы иметь правильные ответы для каждого шага, как в супервизированном обучении, или искать скрытые структуры, как в неуправляемом обучении, агент в RL получает награды за свои действия. Награды могут быть немедленными или отложенными, что добавляет уровень сложности: агент должен учитывать, что некоторые действия могут привести к положительным результатам только в будущем. Например, в игре агент может получить высокую награду за выигрыш, хотя отдельные ходы могут не давать немедленного вознаграждения.

      Учет долгосрочных последствий

      Отложенные награды требуют от агента учета долгосрочных последствий своих действий. Это означает, что агент должен разрабатывать стратегию, оптимизирующую не только немедленные награды, но и совокупное вознаграждение за длительный период. Этот аспект делает RL особенно мощным для задач, требующих стратегического планирования и последовательного принятия решений, таких как управление ресурсами, игры и робототехника.

      Примеры приложения

      Усиленное обучение показало