Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Объясните, как система может играть в шахматы, используя обучение с подкреплением (reinforcement learning)

Обучение с подкреплением подразумевает наличие среды и агента. Агент выполняет определённые действия для достижения конкретной цели. Каждый раз, когда агент совершает действие, приближающее его к цели, он получает вознаграждение. И каждый раз, когда он делает шаг, отдаляющий его от цели, он получает штраф.

В случае с шахматами агент учится, играя в игру. Система делает ход (совершает действие), проверяет, правильный ли это ход (получает обратную связь) и сохраняет результат для следующего шага (обучается). Вознаграждение даётся за каждый хороший ход, а наказание — за каждый плохой.

#машинное_обучение

www.tg-me.com/de/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/595

1.1K viewsSep 14, 2024 at 12:02

Объясните, как система может играть в шахматы, используя обучение с подкреплением (reinforcement learning)

Обучение с подкреплением подразумевает наличие среды и агента. Агент выполняет определённые действия для достижения конкретной цели. Каждый раз, когда агент совершает действие, приближающее его к цели, он получает вознаграждение. И каждый раз, когда он делает шаг, отдаляющий его от цели, он получает штраф.

В случае с шахматами агент учится, играя в игру. Система делает ход (совершает действие), проверяет, правильный ли это ход (получает обратную связь) и сохраняет результат для следующего шага (обучается). Вознаграждение даётся за каждый хороший ход, а наказание — за каждый плохой.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований