[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-reinforcement-learning":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":145},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":110,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":111,"related":125,"views_count":142,"helpful_yes_count":114,"helpful_no_count":114,"created_at":143,"updated_at":144,"published_at":17},263,"reinforcement-learning",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Обучение с подкреплением","Подход, в котором агент действует в среде, получает награды и штрафы и постепенно учится стратегии, максимизирующей суммарную награду.","Обучение с подкреплением — это способ научить программу принимать решения в среде, которая на каждое действие отвечает наградой или штрафом. Агент сам пробует разные стратегии, запоминает, что приносит больше очков, и улучшает поведение. На этом подходе работают алгоритмы, которые обыграли человека в го и шахматы, а также часть тонкой настройки больших языковых моделей через обратную связь от людей.","\u003Cp>В обучении с подкреплением есть три ключевых сущности: агент, среда и сигнал награды. Агент действует, среда меняется и возвращает новое состояние и награду, цикл повторяется.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Ключевые элементы\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Политика\u003C\u002Fstrong> — правило, по которому агент выбирает действие в каждом состоянии.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Функция награды\u003C\u002Fstrong> — то, что агент пытается максимизировать. Самый сложный и хрупкий элемент: плохо составленная награда быстро ломает поведение агента.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Исследование и эксплуатация\u003C\u002Fstrong> — баланс между «попробовать новое» и «использовать уже найденное хорошее».\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Где применяется\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Игры — го, шахматы, StarCraft, Dota, — где обучение с подкреплением обыгрывает чемпионов мира.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Робототехника, автопилоты, динамическое ценообразование.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Тонкая настройка больших языковых моделей через обратную связь людей (RLHF).\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Задача — последовательность решений, а не одно предсказание\u003C\u002Fli>\u003Cli>Можно сформулировать измеримый сигнал «хорошо\u002Fплохо»\u003C\u002Fli>\u003Cli>Есть симулятор или дешёвая среда, в которой можно много экспериментировать\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Задача решается одной классификацией или регрессией — обучение с подкреплением тут только усложнит проект\u003C\u002Fli>\u003Cli>Каждое действие в реальном мире стоит дорого (например, медицина), и нет хорошего симулятора\u003C\u002Fli>\u003Cli>Сигнал награды плохо формализуется или легко «взламывается» агентом\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Модель, играющая в шахматы, начинает с почти случайных ходов. После миллионов партий против самой себя она запоминает, какие позиции чаще ведут к победе, и постепенно перестраивает политику. Через какое-то время она начинает играть на уровне сильного гроссмейстера, а потом и сильнее любого человека — при этом её никто не учил конкретным дебютам, она нашла их сама.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Самая частая ловушка обучения с подкреплением — плохая функция награды. Если агент получает баллы за пробег машины, он начинает ездить по кругу. Если за уборку — двигать пыль в угол, чтобы пылесос «не видел» её. Судьба всего проекта обычно решается на этапе проектирования награды, а не выбора алгоритма.\u003C\u002Fp>","Обучение с подкреплением, обучение с вознаграждением, RL, reinforcement learning","Reinforcement Learning (RL)","Обучение с подкреплением (RL): что это | Глоссарий Shtab","Обучение с подкреплением — подход, в котором агент учится по наградам в среде. Политика, функция награды, баланс исследования и эксплуатации, типовые ловушки.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,101],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":87,"order":97,"translations":98},36,"ai-foundation","other",90,{"ru":99},{"title":100},"Основы ИИ",{"id":102,"slug":103,"kind":104,"hex":105,"order":106,"translations":107},38,"ai-training","phase","#0F9488",92,{"ru":108},{"title":109},"Обучение моделей","О",[112,119],{"id":113,"order":114,"translations":115},1607,0,{"ru":116},{"question":117,"answer":118},"Чем обучение с подкреплением отличается от обучения с учителем?","\u003Cp>В обучении с учителем модель видит готовые пары «вход — правильный ответ» и учится их воспроизводить. В обучении с подкреплением правильного ответа заранее нет: есть только награда или штраф за результат действия, и агент сам ищет стратегию, которая приносит больше награды. Поэтому первый подход хорош для одиночных предсказаний, а второй — для задач, где важна последовательность решений.\u003C\u002Fp>",{"id":120,"order":61,"translations":121},1608,{"ru":122},{"question":123,"answer":124},"Что такое RLHF?","\u003Cp>RLHF (обучение с подкреплением на обратной связи человека) — это вариант обучения с подкреплением, в котором источник награды не среда, а оценки людей. Разметчики сравнивают разные ответы модели и отмечают, какой лучше; на этих сравнениях обучается модель вознаграждения, а уже она направляет дообучение основной модели. Именно так доводят до ума современные большие языковые модели.\u003C\u002Fp>",{"child":126,"parent":134},[127],{"id":128,"slug":129,"translations":130},271,"rlhf",{"ru":131},{"title":132,"short_definition":133},"Обучение с подкреплением на обратной связи человека (RLHF)","Метод, в котором модель улучшают, используя оценки людей: они сравнивают разные ответы и направляют обучение в сторону предпочтительных.",[135],{"id":136,"slug":137,"translations":138},260,"machine-learning",{"ru":139},{"title":140,"short_definition":141},"Машинное обучение","Подход, при котором программа не пишется вручную, а обучается решать задачу на размеченных или неразмеченных данных.",108,"2026-05-11T19:55:46.564093+03:00","2026-05-11T19:55:46.564108+03:00",[146,178,199],{"id":147,"slug":148,"translations":149,"category":154,"tags":157,"letter":176,"cover":17,"updated_at":177,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":150},{"title":151,"short_definition":152,"translation_en":153},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":155},{"ru":156},{"title":90,"description":91},[158,167],{"id":159,"slug":160,"kind":161,"hex":162,"order":163,"translations":164},37,"llm","framework","#7c5ce6",91,{"ru":165},{"title":166},"LLM",{"id":168,"slug":169,"kind":170,"hex":171,"order":172,"translations":173},40,"ai-tool","tool","#5e79ec",94,{"ru":174},{"title":175},"Инструмент ИИ","M","2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":179,"slug":180,"translations":181,"category":186,"tags":189,"letter":176,"cover":17,"updated_at":198,"published_at":17},287,"mlops",{"ru":182},{"title":183,"short_definition":184,"translation_en":185},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.","MLOps",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":187},{"ru":188},{"title":90,"description":91},[190,195],{"id":61,"slug":191,"kind":191,"hex":171,"order":61,"translations":192},"methodology",{"ru":193},{"title":194},"Методология",{"id":168,"slug":169,"kind":170,"hex":171,"order":172,"translations":196},{"ru":197},{"title":175},"2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",{"id":200,"slug":201,"translations":202,"category":207,"tags":210,"letter":217,"cover":17,"updated_at":218,"published_at":17},278,"rag",{"ru":203},{"title":204,"short_definition":205,"translation_en":206},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":208},{"ru":209},{"title":90,"description":91},[211,214],{"id":159,"slug":160,"kind":161,"hex":162,"order":163,"translations":212},{"ru":213},{"title":166},{"id":168,"slug":169,"kind":170,"hex":171,"order":172,"translations":215},{"ru":216},{"title":175},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00"]