Как машины могут учиться принимать решения на основе опыта подобно людями и животным? Изучим принципы обучения с подкреплением — подход, который позволяет компьютеру находить оптимальные стратегии действий в разнообразных сценариях. Эта статья погрузит вас в ключевые концепции и покажет, что стоит за простой идеей «учиться на своих ошибках».

Как обучить нейросеть на своих данных? Какие бывают параметры обучения/генерации, и на что они влияют? Как оптимизировать процесс обучения, если нет видеокарты? Отвечаем на все эти вопросы в нашем туториале по файн-тюнингу ruGPT3 на текстах Достоевского.

Как нейросеть, обученная под одну задачу, решает другую? Может ли она использовать свой «предыдущий опыт»? Почему это важно и почему корпорации спешат внедрить эту технологию? Рассказываем о популярном методе «переноса знаний» в машинном обучении на примерах языков, ягод и Достоевского.