В обучении для подкрепления агента вознаграждают за ответы, считающиеся хорошим, и наказывают за ответы, относящиеся к плохим. Агентом эта последовательность вознаграждений и наказаний используется для формирования стратегии работы в собственном проблемном пространстве.
Все типы обучения можно проанализировать с позиций теории принятия решений с использованием такого понятия, как утилита.
Если говорить о математическом анализе алгоритмов машинного обучения и их эффективности, это имеет отношение к теоретической информатике, известной как теория вычислительного обучения.
В рамках развития робототехники происходит разработка подходов к обучению, чтобы имело место развитие, содействующее накоплению роботами репертуара новых навыков благодаря автономному самопознанию, социальному взаимодействию с преподавателями-людьми и использованию механизмов наведения (использованию активного обучения, созревания, синергии двигателя и т. д.).
1.4 Обработка естественного языка. Восприятие машины и область робототехники
Обработка естественного языка
Дерево разбора представляет собой синтаксическую структуру предложения в соответствии с некоторой формальной грамматикой.
Обработка естественного языка дает машинам возможность читать и понимать человеческий язык. Достаточно мощная система обработки естественного языка позволит использовать пользовательские интерфейсы на естественном языке и получить знания непосредственно из письменных источников, таких как тексты новостей. Некоторые простые приложения обработки естественного языка включают в себя поиск информации, интеллектуальную обработку текста, ответы на вопросы и машинный перевод.
Общим методом обработки и извлечения смысла из естественного языка является семантическая индексация. Хотя для этих индексов требуется большой объем ввода пользователя, ожидается, что увеличение скорости процессора и снижение затрат на хранение данных приведут к повышению эффективности.
Восприятие машины и область робототехники
Восприятие машины – это возможность использовать входные сигналы от датчиков (таких, как камеры, микрофоны, тактильные датчики, гидролокатор и другие) для вывода аспектов мира. Компьютерное зрение – это способность анализировать визуальный ввод. Несколько выбранных подзадач – распознавание речи, распознавание лиц и распознавание объектов.
Область робототехники тесно связана