Введение

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором агент учится вести себя в среде, выполняя определенные действия и наблюдая за получаемыми наградами. Это тип обучения методом проб и ошибок. где агент учится на своем прошлом опыте, чтобы принимать более правильные решения в будущем.

В этом блоге мы будем изучать основы обучения с подкреплением, его модели, алгоритмы, приложения и задачи. Мы также углубимся в то, почему обучение с подкреплением важно в области искусственного интеллекта и его потенциала для формирования будущего. Так что пристегнитесь, мы отправляем вас в путешествие по миру обучения с подкреплением!

Модели обучения с подкреплением

Модели обучения с подкреплением используются для определения среды, в которой работает агент. Они обеспечивают основу для понимания отношений между действиями агента, состоянием среды и вознаграждениями, которые получает агент.

В этом разделе мы обсудим четыре наиболее часто используемые модели обучения с подкреплением: марковский процесс принятия решений (MDP), полу-MDP, частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений (POMDP) ​​и многоагентное обучение с подкреплением.

А. Марковский процесс принятия решений (MDP): Это самая базовая модель обучения с подкреплением, в которой агент взаимодействует с окружающей средой и получает вознаграждение в зависимости от своих действий. MDP предполагает, что среда полностью наблюдаема, что означает, что агент имеет полную информацию о состоянии среды.

Б. Semi-MDP: Semi-MDP — это расширение MDP, где вероятности перехода между состояниями неизвестны. Эта модель полезна в ситуациях, когда окружающая среда частично наблюдаема.

С. Частично наблюдаемый марковский процесс принятия решений (POMDP):POMDP используются, когда среда частично наблюдаема, а состояние среды не полностью известно агенту. В этой модели агент использует свои прошлые наблюдения и действия для принятия решений.

Д. Multi-Agent Reinforcement Learning: Эта модель используется, когда несколько агентов работают в одной среде, где каждый агент обучается и взаимодействует со средой. В этой модели взаимодействие между агентами может быть кооперативным или конкурентным, и агенты учатся на опыте друг друга.

В заключение, модели обучения с подкреплением обеспечивают основу для понимания взаимосвязей между действиями агента, состоянием окружающей среды и вознаграждениями, которые получает агент. Эти модели играют решающую роль в процессе обучения с подкреплением, поскольку они определяют среду, в которой действует агент, и обеспечивают основу для обучения и принятия решений.

Алгоритмы обучения с подкреплением

Алгоритмы обучения с подкреплением являются основой процесса обучения с подкреплением. Эти алгоритмы используются для поиска наилучшей политики, которая отображает состояния в действия и максимизирует ожидаемое вознаграждение с течением времени. В этом разделе мы обсудим четыре наиболее часто используемых алгоритма обучения с подкреплением: Q-Learning, SARSA, Глубокое обучение с подкреплением и эволюционные алгоритмы.

А. Q-Learning:Q-Learning — это алгоритм без моделей, который использует Q-функцию для представления ожидаемой отдачи от выполнения определенного действия в определенном состоянии. Алгоритм обновляет Q-функцию на основе наблюдаемого вознаграждения и ожидаемого дохода от следующего состояния.

Б. SARSA: SARSA (State-Action-Reward-State-Action) — это основанный на модели алгоритм, использующий Q-функцию для оценки ожидаемого вознаграждения за выполнение определенного действия в определенном состоянии. em> Алгоритм обновляет Q-функцию на основе наблюдаемого вознаграждения и ожидаемого вознаграждения от следующего действия.

С. Глубокое обучение с подкреплением: Глубокое обучение с подкреплением — это вариант обучения с подкреплением, в котором методы глубокого обучения сочетаются с алгоритмами обучения с подкреплением. В этом подходе нейронные сети используются для представления Q- функцию и аппроксимировать функцию значения.

Д. Эволюционные алгоритмы. Эволюционные алгоритмы — это класс алгоритмов, использующих эволюционные методы, такие как генетические алгоритмы и оптимизация роя частиц, для поиска оптимальной политики. Эти алгоритмы работают, создавая совокупность потенциальных политик и итеративно уточняя их в зависимости от их эффективности.

В заключение, алгоритмы обучения с подкреплением играют решающую роль в поиске наилучшей политики для агента в данной среде. Эти алгоритмы помогают агенту учиться на своем опыте и со временем принимать лучшие решения. Независимо от того, основаны ли они на модели или без модели, на основе глубокого обучения или эволюции, конечной целью этих алгоритмов является максимизация ожидаемого вознаграждения для агента.

Применения обучения с подкреплением

Обучение с подкреплением имеет множество применений в различных областях и отраслях, что делает его одним из самых универсальных методов машинного обучения. В этом разделе мы обсудим четыре наиболее известных приложения обучения с подкреплением: робототехника, игры. , финансы и здравоохранение.

А. Робототехника: Обучение с подкреплением используется в робототехнике для обучения роботов выполнению таких задач, как захват объектов, навигация и манипулирование. Агент учится выполнять эти задачи, выполняя действия и наблюдая вознаграждения, которые он получает, что позволяет ему оптимизировать свое поведение с течением времени.

Б. Игры: Обучение с подкреплением успешно применяется в играх, особенно в стратегических играх, таких как шахматы и го. Алгоритмы обучения с подкреплением используются для обучения агентов игре на сверхчеловеческом уровне. учась на их опыте и со временем принимая более взвешенные решения.

С. Финансы: Обучение с подкреплением используется в финансах для таких приложений, как управление портфелем, алгоритмическая торговля и управление рисками. Агент учится принимать инвестиционные решения, наблюдая за вознаграждениями, которые он получает от свои инвестиции и оптимизируя свое поведение с течением времени.

Д. Здравоохранение: Обучение с подкреплением изучается для различных приложений в здравоохранении, включая поиск лекарств, планирование лечения и ведение пациентов.Агент учится принимать решения в этих приложениях, наблюдая за вознаграждений, которые он получает, и оптимизации своего поведения с течением времени.

В заключение,обучение с подкреплением имеет множество применений в различных областях и отраслях. Будь то робототехника, игры, финансы или здравоохранение, Обучение с подкреплением оказывается универсальным и мощным инструментом для оптимизации принятия решений и поведения. Возможности безграничны. , и мы можем ожидать, что обучение с подкреплением будет применяться во многих других областях в будущем.

Проблемы обучения с подкреплением

Несмотря на то, что обучение с подкреплением является мощным инструментом, оно не лишено проблем.

В этом разделе мы обсудим четыре наиболее важные проблемы обучения с подкреплением: исследование и использование, формирование вознаграждения, неопределенность модели и эффективность выборки.

А. Исследование против эксплуатации: Компромисс между исследованием и эксплуатацией — одна из самых фундаментальных проблем в обучении с подкреплением. Агент должен балансировать между изучением своей среды, чтобы собрать больше информации, и использование полученных знаний для получения максимальной отдачи. Нахождение правильного баланса между исследованием и использованием имеет решающее значение для успеха алгоритмов обучения с подкреплением.

Б. Формирование вознаграждения. Формирование вознаграждения — это процесс изменения функции вознаграждения для управления процессом обучения. Это можно использовать для ускорения обучения или облегчения решения проблемы. Однако это также может привести к неоптимальным решениям или даже к непреднамеренному поведению, если все сделано неправильно.

С. Неопределенность модели.Неопределенность модели относится к неопределенности модели среды, используемой алгоритмом обучения с подкреплением. Это может привести к неверным оценкам ожидаемого вознаграждения и неоптимальному поведению. Устранение неопределенности модели имеет решающее значение для успеха алгоритмов обучения с подкреплением.

Д. Эффективность выборки. Эффективность выборки — это количество данных, необходимых для изучения правильной политики. Алгоритмы обучения с подкреплением могут требовать больших объемов данных, что может стать проблемой в реальных приложениях, где данные ограничены. Повышение эффективности выборки – ключевая область исследований в Обучение с подкреплением.

В заключение,обучение с подкреплением не лишено проблем. Однако, решая эти проблемы, обучение с подкреплением может предоставить эффективные решения для широкого круга проблем. Компромисс между исследованием и эксплуатацией, формирование вознаграждения, неопределенность модели и эффективность выборки — это лишь некоторые из них. о проблемах, которые необходимо преодолеть обучению с подкреплением, чтобы полностью раскрыть свой потенциал.

Заключение

В заключение, Обучение с подкреплением — это мощная техника машинного обучения, которая позволяет агентам учиться на своем опыте и принимать решения, чтобы максимизировать свое вознаграждение. С его способностью учиться на опыте и адаптироваться к изменяющимся условиям. , Обучение с подкреплением имеет множество применений в различных областях и отраслях.

А. Краткий обзор обучения с подкреплением:обучение с подкреплением основано на идее обучения агента на основе его взаимодействия с окружающей средой методом проб и ошибок. Агент получает вознаграждение за выполнение действий, что позволяет ему оптимизировать свое поведение с течением времени. Модели обучения с подкреплением включают марковский процесс принятия решений, полу-MDP, частично наблюдаемый MDP и мультиагентное обучение с подкреплением. Алгоритмы обучения с подкреплением включают Q-Learning, SARSA, глубокое обучение с подкреплением и эволюционные алгоритмы.

Б. Будущее обучения с подкреплением. Будущее обучения с подкреплением выглядит многообещающим, поскольку на горизонте находится множество интересных разработок и приложений. Обучение с подкреплением используется в различных областях, включая робототехнику, игры , финансы и здравоохранение, и его можно применять во многих других областях.

С. Заключительные мысли. В заключение, Обучение с подкреплением — это мощный инструмент для оптимизации принятия решений и поведения. Несмотря на свои проблемы, обучение с подкреплением может предоставить эффективные решения для широкого круга задач. целый ряд проблем. Благодаря своей универсальности и способности учиться на собственном опыте, обучение с подкреплением — это область, за которой стоит следить в ближайшие годы.

Ссылки

А. Список соответствующих научных статей и книг по обучению с подкреплением:

  1. «Обучение с подкреплением: введение» Ричарда С. Саттона и Эндрю Г. Барто (1998 г.)
  2. «Практическое обучение глубокому подкреплению», Максим Лапан (2018)
  3. «Игра в Atari с глубоким обучением с подкреплением», Владимир Мних и др. (2013)
  4. «Контроль на уровне человека посредством глубокого обучения с подкреплением», Владимир Мних и др. (2015)
  5. «Методы градиента политики для обучения с подкреплением с аппроксимацией функций» Джона Шульмана и др. (2015)
  6. «Q-Learning» Кристофера Дж. К. Х. Уоткинса и Питера Даяна (1992)
  7. «Асинхронные методы глубокого обучения с подкреплением» Владимира Мниха и др. (2016)
  8. «Алгоритмы проксимальной оптимизации политики» Джона Шульмана и др. (2017)
  9. «Мультиагентное обучение с подкреплением в последовательных социальных дилеммах» Wei-Min Shen et al. (2010)
  10. «Обучение с подкреплением с учителями-людьми» Авив Тамар и др. (2011)

Этот список ни в коем случае не является исчерпывающим, но он является хорошей отправной точкой для тех, кто хочет узнать больше об обучении с подкреплением. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или экспертом, эти ресурсы предоставят вам массу информации по этой теме.

Счастливого обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий GitHub.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение / глубокое обучение / НЛП / компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.