Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — это подход в машинном обучении, в котором агент обучается принимать решения в среде, максимизируя некоторый числовой сигнал-награду. Агент находится в некотором состоянии среды, принимает действие и получает награду за это действие. Цель агента — научиться выбирать действия, которые приводят к максимизации суммарной награды в долгосрочной перспективе.
В обучении с подкреплением используется понятие «политики» — это стратегия выбора действия агентом в зависимости от текущего состояния среды. Цель алгоритма обучения с подкреплением — научиться выбирать оптимальную политику, которая максимизирует ожидаемую награду.
Для решения задач обучения с подкреплением используются различные алгоритмы, такие как Q-обучение, SARSA, Actor-Critic и другие. Каждый из этих алгоритмов имеет свои особенности и применяется в различных задачах.
Одним из примеров успешного применения обучения с подкреплением является игра AlphaGo, разработанная компанией DeepMind. AlphaGo была первой программой, которая смогла обыграть чемпиона мира по го. Обучение с подкреплением также успешно применяется в робототехнике, финансовой сфере, управлении производственными процессами и других областях.
