| RUS ENG |
| Полная версия |
|
|
|
| СЕМИНАРЫ |
|
Впечатляющие практические достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) требуют теоретических обоснований. Фундаментальная математика могла бы внести существенный вклад в осмысление и становление этой бурно развивающейся отрасли. Цель семинара — привлечь внимание ведущих математиков к математическим задачам, возникающим в ИИ, объединив усилия со специалистами в области ИИ по направлению теоретических исследований. В качестве докладчиков семинара выступят ведущие специалисты в области ИИ, которые расскажут о математических задачах в своих направлениях. Важнейшая часть семинара — найти общий язык и добиться понимания математической составляющей возникающих задач. Время и место: МИАН, 9 этаж, конференц-зал и Zoom, по средам в 17:00-18:00 два раза в месяц. Для участия в семинаре просьба заполнить регистрационную форму.
02.10.2024 МИАН, 9 этаж, конференц-зал + Zoom Д. В. Беломестный (University of Duisburg-Essen, НИУ ВШЭ) Обучение с подкреплением на основе предпочтений Аннотация: Алгоритмы обучения с подкреплением (RL) нацелены на максимизацию накопленной награды для подходяще выбранной функции вознаграждения. Однако разработка такой функции вознаграждения часто требует предварительных знаний о конкретной задаче, которые могут быть недоступны в явном виде. Чтобы снять эти проблемы, были предложены алгоритмы обучения с подкреплением на основе предпочтений, которые могут напрямую обучаться на основе предпочтений эксперта. В этом докладе я дам обзор алгоритмов обучения с подкреплением на основе предпочтений и проиллюстрирую их основные принципы на примерах из математических финансов.
 RSS: Ближайшие семинары
|
Предстоящие доклады
Бюро семинара