Теория управления, линейная регрессия и предположения моделей! Модели машинного обучения и распределение данных Вопрос 1. В моделях машинного обучения используются допущения о распределении данных, верно? Ответ 1. Не все модели! «Статистическое моделирование: две культуры» подчеркивает важное различие между двумя очень разными подходами к статистическому моделированию: Стохастические методы, при которых распределение оценивается по последовательным розыгрышам; поэтому..

Почему обучение с подкреплением является такой горячей темой для проблем оптимизации систем управления в целом Введение Управление на основе данных, особенно те, которые основаны на стратегиях управления обучением с подкреплением (RL), являются новым модным словом для промышленной инженерии. RL кажется идеальной парадигмой для решения всех проблем управления, от управления двигателями внутреннего сгорания до резки металла роботами-манипуляторами и системами кондиционирования воздуха..

Хорошо известная техника машинного обучения меняет теорию обучения с подкреплением и управления. Исторически сложилось так, что системы управления строились путем сначала аппроксимации управляемой системы (или «объекта») с использованием хорошо изученных моделей, таких как линейно-квадратичный регулятор (LQR) или табличный процесс принятия решений Маркова (MDP), а затем проектирование (почти) оптимальный регулятор для этой предполагаемой модели. Этот метод работает достаточно хорошо,..