Машинное обучение: обучение с подкреплением агенты и награды | Урок 3.4 | Курс AI Governance

AI Governance: Урок 3.4.: Машинное обучение. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
В этом уроке нашего курса по AI Governance мы исследуем обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — один из самых мощных и динамичных подходов в машинном обучении. RL позволяет ИИ-агентам учиться на собственном опыте, принимая решения в сложной среде методом проб и ошибок для максимизации награды. Мы разберем, как эта технология работает, почему она так похожа на человеческое обучение, и, самое главное, какие уникальные риски она несет и как ими управлять.
В этом уроке вы научитесь:
Что такое обучение с подкреплением (RL) и из каких ключевых терминов оно состоит: агент, среда, состояние, действие, награда и политика.
Понимать основы Марковского процесса принятия решений (MDP) — фундаментальной структуры RL, и роль его пяти ключевых компонентов (Состояния, Действия, Вероятности переходов, Награда, Коэффициент дисконтирования).
Различать четыре основных семейства RL-алгоритмов: основанные на ценности (Value-Based), на политике (Policy-Based), Актёр-Критик (Actor-Critic) и на модели (Model-Based).
Осознавать ключевые риски и этические вызовы RL: неправильно заданная награда (reward hacking), опасные действия во время обучения, разрыв между симуляцией и реальностью (sim-to-real gap) и смещение в целях.
Применять практики AI Governance для RL-систем: использование "песочниц" (sandbox), поэтапное внедрение, постоянный мониторинг и важность прозрачной документации на всех этапах жизненного цикла.
Этот урок — ключ к пониманию, как управлять системами, которые обучаются в динамичных и часто непредсказуемых условиях. Он обязателен для руководителей, риск-менеджеров, специалистов по комплаенсу и инженеров, которые сталкиваются с автономными системами, робототехникой, рекомендательными алгоритмами и другими высокорисковыми ИИ-приложениями.
💬 Присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram!
Обсуждайте уроки, делитесь инсайтами и задавайте вопросы экспертам и единомышленникам в нашем Telegram-канале, посвященном AI Governance. Давайте вместе формировать культуру ответственного использования ИИ.
🔗 Ссылка на Telegram-канал: https://t.me/AIGovernanceRU

Таймкоды:

0:00 - Введение: Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)
0:36 - Что такое обучение с подкреплением? Ключевые термины
2:35 - Цикл обучения с подкреплением
3:43 - Пять компонентов RL: Марковский процесс принятия решений (MDP)
6:16 - Марковское допущение и важность "песочницы" (Sandbox)
7:35 - Важные вопросы для управления (Governance) в RL-системах
8:58 - Таксономия алгоритмов обучения с подкреплением
11:09 - Ключевые метрики в RL: Суммарная награда, манипуляция наградой, эффективность и сожаление
13:37 - Метрики безопасности в RL-системах
14:41 - Риски и этические вызовы в обучении с подкреплением
16:00 - Контрольные механизмы для RL-систем на всех этапах
17:05 - Примеры использования: OpenAI Five, YouTube, роботы Amazon, круиз-контроль
20:01 - Бонус-тест для проверки знаний

#AIGovernance #ReinforcementLearning #ОбучениеСПодкреплением #MachineLearning #УправлениеИИ #AIEthics #AICompliance #MDP #RewardHacking #AIcourse #AIGovernanceCourse #AIGovernanceTraining #ResponsibleAITraining