19!
Обучение с подкреплением для принятия
решений в сложных условиях
Предыдущие главы были посвящены машинному обучению с учителем и без учителя.
Вы также узнали, как использовать искусственные нейронные сети и глубокое обуче-
ние для решения задач, связанных с этими типами машинного обучения. Как вы пом-
ните, целью обучения с учителем является предсказание метки категории или непре-
рывного значения из заданного входного вектора признаков. Обучение без учителя со-
средоточено на извлечении паттернов из данных, что делает его полезным для сжатия
данных (глава 5), кластеризации (глава 10) или аппроксимации распределения обучаю-
щей выборки для создания новых данных (глава 17).
Эта глава посвящена отдельной категории машинного обучения ...