Навчання роботів з підкріпленням і без підкріплення: порівняльний аналіз підходів у контексті автономних систем - Міщук, Дмитро Олександрович; Міщук, Євген; Балака, Максим Миколайович (Ліра-К, 2026)
У роботі здійснено порівняльний аналіз навчання з підкріпленням (Reinforcement Learning) та навчання без підкріплення (Unsupervised Learning) у контексті автономних роботизованих систем. Визначено принципи функціонування, переваги і обмеження кожного підходу та наведено приклади їх застосування в задачах навігації, маніпуляції та аналізу сенсорних даних. Розглянуто алгоритм RL для колісного робота з диференціальним приводом і обґрунтовано доцільність поєднання обох методів для підвищення адаптивності, ефективності та безпеки автономних систем.
Keywords: автономні системи; робототехніка; навчання з підкріпленням (RL); Unsupervised Learning; машинне навчання; нечітка логіка; навігація робота; диференціальний привід; сенсорні дані; адаптивне керування