Искусственный интеллект. Основные понятия

Одним из ключевых компонентов обучения с подкреплением является понятие "политики" (policy), которая определяет стратегию агента – какие действия он должен предпринять в каждой конкретной ситуации. Цель обучения с подкреплением состоит в том, чтобы найти оптимальную политику, которая обеспечит максимальную суммарную награду в долгосрочной перспективе.

Применение обучения с подкреплением разнообразно и охватывает множество областей. Например, RL используется в создании автономных систем, таких как автопилоты для беспилотных автомобилей и дронов, где агент должен принимать быстрые и безопасные решения на основе внешней среды и текущих обстоятельств.

Также RL применяется в обучении игровых агентов, позволяя компьютерным программам самостоятельно учиться играть в различные виды игр, начиная от классических настольных игр до видеоигр с комплексным игровым миром. Кроме того, обучение с подкреплением находит применение в управлении роботами, где агент может учиться выполнять различные задачи, такие как перемещение, манипулирование объектами и выполнение сложных действий в реальном мире.

Обучение с подкреплением представляет собой важный инструмент для создания интеллектуальных систем, способных принимать решения в реальном времени в разнообразных и динамичных средах.

7. Обработка изображений и видео (Computer Vision)

Обработка изображений и видео (Computer Vision) представляет собой важную область искусственного интеллекта, которая занимается анализом и интерпретацией визуальных данных.

Этот метод обработки данных включает в себя широкий спектр задач, начиная от базовых, таких как распознавание объектов на изображениях, и заканчивая более сложными, такими как сегментация изображений и анализ видеопотока.

Одной из основных задач обработки изображений и видео является распознавание объектов, то есть определение наличия и типа объектов на изображении. Это может быть как общие категории объектов, такие как автомобили, люди, деревья, так и более специфические, например, различные бренды автомобилей или виды животных.

Еще одной важной задачей является классификация изображений, при которой каждое изображение присваивается одной или нескольким предопределенным категориям или классам. Например, классификация изображений может использоваться для определения, содержится ли на фотографии кошка или собака, или для определения наличия определенных признаков на медицинских изображениях.