🤓🤓🤓🤓🤓🤓🤓🤓 🤓 Сегодня в рубрике #разбираемся_в_понятиях — метод, благодаря которому ИИ получает возможность учиться на собственном опыте. В отличие от классического обучения на примерах, здесь нет готовых «правильных ответов» для каждой ситуации. Агент действует наугад, а среда даёт ему обратную связь — награду за приближение к цели или штраф за ошибку. Задача — максимизировать суммарную награду за всё время. Чем больше попыток, тем точнее результат. ❔Как это работает? Представьте, что вы учите собаку команде «сидеть». Вы не объясняете ей анатомию и не показываете схему правильной позы. Вы просто даёте лакомство, когда она делает то, чего вы хотите от неё добиться. Со временем собака понимает, какое действие приносит награду. Обучение с подкреплением устроено точно так же. Система пробует разные действия, получает сигнал — награду или штраф — и постепенно учится выбирать те решения, которые ведут к цели. 🎯 Именно так AlphaGo научилась побеждать чемпиона мира по го: не зная заранее ни одной выигрышной стратегии, она сыграла миллионы партий сама с собой и выработала собственную. А ChatGPT на финальном этапе обучения получал оценки от реальных пользователей и корректировал ответы в сторону тех, которые они одобряли. 💫 Обучение с подкреплением используется там, где среда слишком сложна, чтобы прописать все правила вручную в формате чётких и универсальных инструкций: в системах автопилота, робототехнике, выявлении мошенничества, рекомендательных системах, в медицине, финансовой сфере и логистике. Везде, где нужно не просто распознавать паттерн, а принимать решения в условиях неопределённости. 🅱️ Интеграл в VK | 📤 Интеграл в MAX