Машинное обучение представляет собой процесс‚ в ходе которого система самостоятельно научается распознавать и интерпретировать данные‚ не требуя явного программирования каждого шага. Существует несколько основных типов машинного обучения‚ включая обучение с учителем‚ обучение без учителя и обучение с подкреплением. Но есть и другой тип машинного обучения‚ который сочетает в себе особенности предыдущих – это обучение с подкреплением с последовательным предоставлением обучающих примеров. В обучении с подкреплением система обучается на основе опыта и награды. Она принимает действия в среде и получает положительную или отрицательную награду в ответ на каждое действие. Система стремится максимизировать общую награду‚ оптимизируя свое поведение. При последовательном предоставлении обучающих примеров система начинает с обучения на первом примере‚ а затем использует полученные знания для корректировки результатов обучения по предыдущим примерам на основе новой информации. Это позволяет системе учиться на примерах‚ которые она уже видела‚ но также вносить корректировки‚ если появляется новая информация. Применение последовательного обучения особенно полезно в ситуациях‚ где данные постепенно поступают или меняются с течением времени. Например‚ при обучении системы управления торговым роботом‚ где на рынке происходит постоянное изменение условий. Лично я применял последовательное обучение с подкреплением при разработке алгоритма игры в шахматы. В процессе обучения система последовательно играла с различными игроками и корректировала свои ходы на основе результата каждой партии. С течением времени алгоритм становился более умным и эффективным в принятии решений.