Алгоритмы машинного обучения: базовый курс - страница 29

Сегментация данных с помощью методов снижения размерности и кластеризации является важным инструментом в бизнес-аналитике, маркетинге и других областях, где необходимо разделить данные на группы с похожими характеристиками для дальнейшего анализа или принятия решений.

– Принципы обучения с подкреплением

– Q-Learning: примеры и применение

– Полусупервизорные подходы

В этой главе мы рассмотрим два мощных подхода в области машинного обучения, которые открывают новые возможности для решения сложных задач: обучение с подкреплением и полусупервизорное обучение.

Обучение с подкреплением включает в себя процесс, при котором агент взаимодействует с окружающей средой и учится на основе получаемой обратной связи в виде награды или наказания. Этот подход становится все более популярным в решении задач, где важен процесс принятия решений и стратегия, направленная на достижение долгосрочных целей, таких как в играх, робототехнике или даже в оптимизации бизнес-процессов.

Полусупервизорные методы являются промежуточным решением между супервизорным и несупервизорным обучением. В ситуациях, когда есть большое количество неразмеченных данных и небольшое количество размеченных, полусупервизорные подходы позволяют эффективно использовать все данные, улучшая результаты модели с меньшими затратами на разметку.

В этой главе мы углубимся в эти методы, разберем их принципы, области применения и примеры реализации, что позволит понять, как и когда можно применить их для решения реальных задач.

Обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) – это подход в машинном обучении, при котором агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой и получая за свои действия обратную связь в виде награды или наказания. Этот процесс напоминает обучение через опыт: агент предпринимает действия в определённой среде, получает результаты этих действий и на основе этих результатов корректирует свои дальнейшие действия.

Основной идеей в обучении с подкреплением является то, что агент должен максимизировать свою долгосрочную награду. Агент не получает четких указаний о том, какие действия он должен выполнять, а лишь получает информацию о том, насколько успешными были его действия на основе полученной награды. Это делает обучение с подкреплением схожим с процессом обучения живых существ: они учат свои действия через опыт, получая позитивные или негативные последствия в зависимости от того, насколько правильными были их выборы.

Процесс обучения с подкреплением можно описать через несколько ключевых компонентов. Агент – это существо или система, которая принимает решения и взаимодействует с окружающей средой. Среда, в свою очередь, представляет собой всё, с чем агент взаимодействует, включая её состояние. Каждое состояние среды – это описание текущего положения дел, и агент на основе этого состояния решает, какое действие он должен предпринять.

Когда агент выбирает действие, среда реагирует, изменяя своё состояние, и агент получает награду или наказание в зависимости от того, как полезным было это действие для достижения цели. Награда – это числовая величина, которая отражает степень успеха действия агента, а цель агента заключается в том, чтобы в долгосрочной перспективе накопить как можно больше награды. Это позволяет агенту научиться, какие действия в каких ситуациях приводят к наибольшей выгоде.