Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

🤖 Как бы вы объяснили обучение с подкреплением (reinforcement learning)?

Этот метод моделирует обучение методом проб и ошибок. Вместо обучающей выборки алгоритм взаимодействует с некоторой средой (environment), а в роли «разметки» выступают награда (reward) или штраф (penalty). Это некоторые скалярные величины, которая выдаются после каждого шага взаимодействия со средой. Они показывают, насколько хорошо алгоритм справляется с задачей. По традиции, субъект, который взаимодействует со средой, называется в reinforcement learning агентом (agent).

Цель обучения с подкреплением — найти оптимальную стратегию, которая максимизирует совокупное вознаграждение, получаемое агентом с течением времени.

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/104

1.1K viewsNov 13, 2023 at 12:00

🤖 Как бы вы объяснили обучение с подкреплением (reinforcement learning)?

Этот метод моделирует обучение методом проб и ошибок. Вместо обучающей выборки алгоритм взаимодействует с некоторой средой (environment), а в роли «разметки» выступают награда (reward) или штраф (penalty). Это некоторые скалярные величины, которая выдаются после каждого шага взаимодействия со средой. Они показывают, насколько хорошо алгоритм справляется с задачей. По традиции, субъект, который взаимодействует со средой, называется в reinforcement learning агентом (agent).

Цель обучения с подкреплением — найти оптимальную стратегию, которая максимизирует совокупное вознаграждение, получаемое агентом с течением времени.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований