Основные шаги и краткие советы для заказчиков и фрилансеров

Бонусы в Вулкане

В процессе исследования предпринимаются попытки охватить все возможные состояния по принципу опробования каждого действия. Это позволяет собрать весьма важные опытные данные для алгоритмов обучения.

Вместо этого в другом варианте http://vulcancasino-bonusy.com/deluxe/ используется наиболее хорошо известное действие в каждом состоянии и предпринимается попытка собрать наибольшее вознаграждение. Эта стратегия налагает ограничения, связанные с использованием только той области определения действий, которые заведомо являются ценными.

Понятие исследования и эксплуатации позволяет предложить два типа алгоритмов обучения: зависящие от способа действий, выбранного для определения с помощью обучения оптимального способа действий, и не зависящие от этого. Они известны, соответственно, как алгоритмы со способом действий и без способа действий.

В методах со способом действий используется один и тот же способ действий и для исследования, и для эксплуатации. Большинство методов со способом действий гарантирует, что не будет проигнорировано ни одно действие (поэтому вырабатываемые способы действий называют е-мягкими). Для того чтобы алгоритмы, вычисляющие такой способ действий, вырабатывали правильный результат, обычно требуется задавать предварительные условия.

В большинстве случаев разработка структуры иерархии осуществляется вручную с привлечением экспертов. Таким образом, ответственность за упрощение пространства “состояние-действие” каждого компонента и сборку этих компонентов в удобной форме возлагается на инженера. В таком случае для определения с помощью обучения отображения “состояние-действие” могут применяться типичные методы обучения с подкреплением.

Обучение с подкреплением основано на чрезвычайно простом понятии сигнала вознаграждения. А для формулировки задачи в терминах вознаграждений и наказаний обычно требуются весьма небольшие усилия. Таким образом, остается лишь промоделировать состояния и действия, а затем приступить к обучению с подкреплением (а эта цель в компьютерных играх достигается легко). В результате методы обучения с подкреплением становятся чрезвычайно гибкими.

Может быть доказано, что если используемое представление не предусматривает аппроксимацию оценок, то большинство алгоритмов обучения с подкреплением сходится к идеальному способу действий. Вполне естественно, что для моделирования требуется определенное время, а также нельзя обойтись без достаточно полного исследования состояний и действий, но качество результатов все равно сходится к оптимальному асимптотически.