Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, в котором агенты обучаются принимать решения в среде, чтобы максимизировать функцию вознаграждения с течением времени. Алгоритмы RL широко используются в различных приложениях, таких как автономное вождение, навигация роботов и игры. Некоторые из основных проблем в RL включают в себя:
- Эффективность выборки: алгоритмы RL часто…
