Question

Какое направление машинного обучения используется в тех случаях, когда проблема связана не с данными, а с выживанием в окружающей среде? ​

Answer 1

Ответ:

Обучение с подкреплением

Объяснение:

Answer 2

Для решения проблем, связанных с выживанием в окружающей среде, используются методы машинного обучения, связанные с обучением с подкреплением (reinforcement learning).

Обучение с подкреплением (RL) является направлением машинного обучения, в котором агент (например, робот или компьютерная программа) взаимодействует с окружающей средой и принимает действия с целью максимизировать некоторую численную награду (reward). Он учится на основе опыта, который получает, пробуя различные действия и наблюдая результаты.

В контексте выживания в окружающей среде агент может быть обучен принимать решения о том, какие действия предпринимать, чтобы максимизировать свои шансы на выживание. Например, это может быть обучение робота, как навигировать в опасных условиях, избегать опасностей, искать и использовать ресурсы для выживания и так далее.

Обучение с подкреплением подходит для задач, в которых среда динамична, а данные могут быть неполными или зашумленными. Агент адаптируется к изменяющейся среде, учась на протяжении времени.

Таким образом, RL - это мощный метод машинного обучения, который может быть применен для решения проблем, связанных с выживанием и взаимодействием в окружающей среде.