Представь себе собаку, которую ты учишь новым трюкам. Ты даешь ей лакомство, когда она делает что-то правильно, и ничего не даешь, когда она ошибается. Собака учится, наблюдая за твоей реакцией и пытаясь получить больше лакомства.
Усиленное обучение - это как обучение собаки, но для компьютеров. Мы создаем алгоритм, который "изучает" мир, пробуя разные действия и получая "награду" за правильные решения. Чем больше "награды" алгоритм получает, тем лучше он учится выполнять задачу.
Например:
Игровая AI: Алгоритм учится играть в шахматы, получая "награду" за победу и "штраф" за проигрыш.
Роботы: Робот учится ходить, получая "награду" за то, что он не падает, и "штраф" за падение.
Рекомендательные системы: Алгоритм учится предлагать тебе товары, которые ты, скорее всего, купишь, получая "награду" за твои покупки.
Ключевые моменты:
Пробное обучение: Алгоритм учится, пробуя разные действия и получая обратную связь.
Награда: Алгоритм получает "награду" за правильные решения и "штраф" за ошибки.
Повторение: Алгоритм повторяет процесс обучения много раз, чтобы улучшить свои навыки.
В итоге, усиленное обучение - это способ обучения компьютеров, который имитирует процесс обучения живых существ.
