Читать книгу Искусственный интеллект. Машинное обучение онлайн

env = DiceGame()

total_episodes = 1000

learning_rate = 0.1

discount_rate = 0.99

q_table = np.zeros((6, 6)) # Q-таблица для хранения оценок ценности действий

for episode in range(total_episodes):

state = env.reset()

done = False

while not done:

action = simple_strategy(state)

next_state, reward, done = env.step(action)

# Обновление Q-таблицы по формуле Q(s,a) = Q(s,a) + α * (reward + γ * max(Q(s',a')) – Q(s,a))

q_table[state – 1, action – 1] += learning_rate * (reward + discount_rate * np.max(q_table[next_state – 1, :]) – q_table[state – 1, action – 1])

state = next_state

print("Q-таблица после обучения:")

print(q_table)

```

Этот код реализует простую симуляцию игры в кости и обновляет Q-таблицу на основе наград, полученных в процессе игры. Мы используем простую стратегию, всегда выбирая число 3. Однако, в реальных приложениях, агент мог бы изучать и выбирать действия на основе обучения Q-таблице, которая представляет собой оценку ценности различных действий в каждом состоянии.

Таким образом, таксономия задач машинного обучения помогает организовать разнообразие задач в соответствии с их основными характеристиками, что облегчает понимание и выбор подходящих методов и алгоритмов для решения конкретных задач.

В данном разделе мы проведем подробный анализ различных типов задач, с которыми сталкиваются специалисты в области машинного обучения, а также рассмотрим основные подходы к их решению.

1. Задачи классификации

Задачи классификации заключаются в присвоении объектам одной из заранее определенных категорий или классов на основе их характеристик. Некоторые основные методы решения задач классификации включают в себя:

– Логистическая регрессия

– Метод k ближайших соседей (k-NN)

– Метод опорных векторов (SVM)

– Деревья решений и их ансамбли (случайный лес, градиентный бустинг)

Рассмотрим каждый метод подробнее.

Логистическая регрессия:

Логистическая регрессия – это мощный метод в машинном обучении, который широко применяется для решения задач классификации, особенно в ситуациях, когда необходимо предсказать, принадлежит ли объект к одному из двух классов. Несмотря на название, логистическая регрессия на самом деле используется для бинарной классификации, где целевая переменная принимает одно из двух возможных значений.