Обучение с обратным подкреплением (IRL) — это тип метода машинного обучения, в котором агенты учатся имитировать поведение учителя, определяя основную функцию вознаграждения, которая управляет поведением учителя. ИРЛ часто используется для изучения сложного поведения в робототехнике и искусственном интеллекте, позволяя учителю предоставлять обратную связь в виде вознаграждения без явного программирования функции вознаграждения в системе.
IRL тесно связан с обучением с подкреплением — типом обучения, при котором агенту предоставляются вознаграждения за достижение определенной цели или результата. При обучении с подкреплением функция вознаграждения явно запрограммирована в системе. Однако в IRL функция вознаграждения выводится из поведения учителя. Таким образом, в процессе обучения функции вознаграждения агент должен имитировать поведение учителя.
Обратное обучение с подкреплением использовалось в нескольких различных областях применения. Например, его использовали для изучения поведения роботов в смоделированных и реальных условиях, для разработки различных игровых стратегий и игровых навыков, а также для того, чтобы позволить системам автоматически планировать свою деятельность или задачи. Кроме того, он использовался в искусственном интеллекте, обработке естественного языка, навигации и автономном вождении.
В целом, обучение с обратным подкреплением представляет собой невероятно мощный инструмент для изучения сложного, динамичного поведения. Это мощный инструмент в информатике, робототехнике и других областях обучения на наблюдаемом поведении, позволяющий агентам имитировать своих учителей.
