Крестики-нолики и обучение с подкреплением: как ИИ учится на своих ошибках

На Хабре вышла статья, которая на простом примере игры в крестики-нолики объясняет ключевые идеи обучения с подкреплением. Материал ориентирован на новичков, но при этом даёт методологическую базу: почему агент вообще способен обучаться без готовых ответов, а только через пробу и ошибку.

В тексте кратко и без лишней математики разобраны основные подходы, которые лежат в основе современных RL-алгоритмов. Хороший способ разобраться в теме, если вы только начинаете погружаться в reinforcement learning и хотите увидеть его на реальном, хоть и простом примере.