Самостоятельное обучение с подкреплением — это метод, при котором компьютеры учатся распознавать шаблоны в данных без того, чтобы кто-то показывал им правильные ответы.
Можно представить это как сборку пазла без изображения на коробке — компьютер использует части данных, чтобы предсказать другие части.
Таким образом машина учится на самих данных, без необходимости иметь много примеров с метками.
Это помогает извлекать знания из больших объемов данных, даже если нет точных объяснений или меток.
Самостоятельное обучение с подкреплением часто применяется к изображениям, текстам или речи для обучения лучших моделей.