Темы охватывали
- Что такое обучение с подкреплением?
- Зачем нам нужно обучение с подкреплением?
- Применение обучения с подкреплением
- Важные термины для обучения с подкреплением
– Пример, понятный новичкам, чтобы понять, как это работает.
- Сводка
Что такое обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением — это разновидность машинного обучения. Он работает на основе механизма вознаграждения и наказания. Агент вознаграждается за действия, которые приводят к желаемым результатам, и наказывается за действия, которые приводят к нежелательным результатам.
Агент учится на своих действиях в режиме реального времени и совершенствуется, больше не совершая неправильных действий. Он учится делать лучший выбор, чтобы получить больше наград и избежать наказания.
Зачем нам нужно обучение с подкреплением?
Одним из основных недостатков традиционных алгоритмов машинного обучения является их высокая зависимость от обширных данных. Однако бывают ситуации, когда необходимые данные могут быть недоступны, отсутствовать или не соответствовать требованиям модели. В таких случаях нам нужна техника, которая может учиться на собственных действиях и постоянно совершенствоваться, собирая данные об этих действиях. Именно здесь в игру вступает обучение с подкреплением.
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который позволяет учиться на основе опыта, не требуя большого количества данных. Агент учится, взаимодействуя со средой и получая обратную связь от среды. Обратная связь может быть положительной (поощрение) или отрицательной (наказание). Модель использует эту обратную связь для улучшения своих действий.
Применение обучения с подкреплением:
Обучение с подкреплением — мощный инструмент, который можно использовать для решения множества проблем. Некоторые из наиболее распространенных применений обучения с подкреплением включают в себя:
- Игра в игру
- Робототехника
- Финансы
- Обработка естественного языка
- Контроль дорожного движения
- Медицинский диагноз
- Управление цепочками поставок
Важные термины для обучения с подкреплением
- Агент: сущность, которая взаимодействует с окружающей средой и выполняет действия.
- Среда: система, в которой живет и работает агент. Среда предоставляет агенту обратную связь на основе его действий.
- Состояние: описание среды в определенный момент времени. Он содержит всю информацию, необходимую агенту для принятия решений.
- Действие: возможное действие, которое агент может выполнить в данном состоянии.
- Политика: функция, которая сопоставляет состояния действиям. Он сообщает агенту, какое действие следует предпринять в данном состоянии.
- Награда. Награда — это сигнал, подаваемый агенту средой, указывающий на то, что действие было хорошим. Награды могут быть положительными или отрицательными. Положительныевознаграждения побуждают агента снова предпринять то же действие, а отрицательныевознаграждения отговаривают агента от повторного совершения того же действия.
- Марковский процесс принятия решений (MDP): математическая модель задачи обучения с подкреплением.
Пример, понятный для начинающих, чтобы понять, как это работает:
Представьте, что у вас есть шахматный робот с искусственным интеллектом (Chess Bot), и вы хотите обучить его, чтобы он стал шахматистом уровня гроссмейстера. Вот как можно применить обучение с подкреплением
Исходное состояние: ChessBot начинает с небольшими знаниями в шахматах. Он понимает основные правила, но ему не хватает стратегии.
Положительное и отрицательное подкрепление:
Позитивное подкрепление (награды): Всякий раз, когда ChessBot выигрывает шахматный матч или выполняет блестящий ход, вы получаете вознаграждение.
Отрицательное подкрепление (штрафы): Если ChessBot совершает грубые ошибки или проигрывает игру, он не получает вознаграждения и наказывается.
Метод проб и ошибок:ChessBot начинает играть в шахматы. Поначалу он делает случайные ходы и иногда допускает грубые ошибки. Но когда он время от времени делает сильный ход или выигрывает партию, он получает награду.
Обучение и оптимизация.Со временем ChessBot начинает лучше понимать шахматные стратегии. Он распознает закономерности и учится предсказывать действия оппонентов. Он быстро понимает, что победа в играх приводит к вознаграждению и позволяет избежать наказания.
Стать гроссмейстером по шахматам:По мере того, как ChessBot продолжает играть и учиться на своих играх, он становится выдающимся шахматистом. Он может предугадывать действия противника, планировать сложные стратегии и реализовывать блестящие комбинации. Он регулярно выигрывает матчи и получает награды.
В этом примере:
ChessBot — это «агент», обучающийся посредством взаимодействия с окружающей средой.
Шахматная доска – это среда.
Первые случайные ходы представляют собой исследование и метод проб и ошибок.
ChessBotулучшение навыков игры в шахматы демонстрирует обучение и оптимизацию с течением времени.
Этот сценарий иллюстрирует, как обучение с подкреплением может помочь роботу с искусственным интеллектом улучшить свои результаты в сложных задачах, таких как игра в шахматы, и в конечном итоге достичь уровня гроссмейстера.
AlphaZero — шахматный ИИ, обученный с помощью обучения с подкреплением. В 2017 году он победил лучшие шахматные движки мира.
Сводка
Обучение с подкреплением — это тип машинного обучения, который позволяет агенту учиться на собственном опыте. Агент вознаграждается за действия, которые приводят к желаемым результатам, и наказывается за действия, которые приводят к нежелательным результатам. Агент учится на своих действиях в режиме реального времени и совершенствуется, больше не совершая неправильных действий. Он учится делать лучший выбор, чтобы получить больше наград и избежать наказания.
Прочтите все мои предыдущие блоги по адресу: https://shyampatel1320.medium.com/
Как новичок в мире блоггинга, я хотел бы получить ваши отзывы о моем последнем сообщении в блоге. Ваши комментарии и вопросы не только приветствуются, но и поощряются! Они помогут мне сформировать будущий контент и улучшить качество моего блога.
