Семен Лобачевский

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать получаемое вознаграждение.

Обучение без учителя (unsupervised learning) — это метод машинного обучения, при котором алгоритмы работают с данными без заранее известных меток. Цель обучения без учителя — выявление скрытых структур и закономерностей в данных.

Обучение с учителем (supervised learning) — это подход в машинном обучении, при котором модель обучается на размеченных данных. Цель состоит в том, чтобы научить модель делать точные предсказания на новых, невиданных данных.

В этой статье я хочу поделиться своими знаниями и опытом в области алгоритмов машинного обучения, а также рассказать о том, как они применяются в различных сферах нашей жизни.