https://ppid.ru/tags/rlhf/Recent content in Rlhf on ntdimHugoruWed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000https://ppid.ru/blog/reinforcement-learning/Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 +0000https://ppid.ru/blog/reinforcement-learning/<p>Все алгоритмы, о которых мы говорили — <a href="https://ppid.ru/glossary/#linear-regression" class="glossary-link" data-tooltip="Классический метод прогнозирования: подбирает линейную функцию (прямую/гиперплоскость), минимизирующую сумму квадратов отклонений от данных. Прародитель всего машинного обучения; основа скоринга, прогноза, аналитики. Проста и интерпретируема." data-term="Линейная регрессия">регрессии</a>, <a href="https://ppid.ru/glossary/#gradient-boosting" class="glossary-link" data-tooltip="Ансамблевый метод: деревья решений строятся последовательно, каждое следующее предсказывает и корректирует ошибки (градиент) предыдущих. Доминирует в задачах на табличных данных и до сих пор превосходит нейросети на структурированных признаках." data-term="Градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM)">бустинг</a>, <a href="https://ppid.ru/glossary/#cnn" class="glossary-link" data-tooltip="Архитектура для обработки данных с сеточной структурой (изображения, аудиоспектры): скользит небольшими фильтрами, находя локальные узоры — от краёв к фигурам и объектам. Революционизировала компьютерное зрение (LeNet → ResNet)." data-term="Свёрточная нейросеть (CNN)">CNN</a>, <a href="https://ppid.ru/glossary/#diffusion-model" class="glossary-link" data-tooltip="Генеративная модель: учится пошагово убирать шум из зашумлённого изображения. Запуск процесса из чистого шума порождает осмысленный объект. Основа Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney — стабильнее GAN, лучше следует текстовому промпту." data-term="Диффузионная модель">диффузия</a> — учатся на <strong>статичных данных</strong>. Датасет лежит в файле, модель читает примеры, корректирует веса. Но есть целый класс задач, где так учиться нельзя: там нужно <strong>действовать</strong> и учиться на последствиях.</p>