Декількома словами
Машинне навчання є фундаментом для автономних транспортних засобів, забезпечуючи розпізнавання об'єктів, прийняття рішень та навігацію за допомогою таких методів, як глибоке навчання та навчання з підкріпленням.
Автономні транспортні засоби (АТЗ) — це транспортні засоби, здатні сприймати навколишнє середовище та переміщатися з мінімальним або повним усуненням людського втручання. Машинне навчання (МН) відіграє вирішальну роль у розвитку та впровадженні АТЗ. Алгоритми МН використовуються для обробки величезних обсягів даних, що надходять з датчиків АТЗ (камери, лідари, радари), для розпізнавання об'єктів (інші транспортні засоби, пішоходи, дорожні знаки), оцінки відстані, прогнозування траєкторій та прийняття рішень у реальному часі. Нейронні мережі, особливо глибокі згорткові мережі (CNN) та рекурентні нейронні мережі (RNN), широко застосовуються для завдань комп'ютерного зору та планування шляху. Навчання з підкріпленням (RL) також використовується для навчання моделей приймати оптимальні рішення у складних дорожніх ситуаціях. Розвиток МН є ключовим фактором для безпечного та ефективного розгортання автономних автомобілів.
