Обучение с подкреплением (RL) — это подобласть машинного обучения, которая фокусируется на обучении агентов принимать последовательные решения в среде для максимизации сигнала вознаграждения. В последние годы RL привлекло значительное внимание благодаря своей способности решать сложные проблемы без явного контроля.
Ключевые идеи
Агент
Агент — это сущность, которая взаимодействует с окружающей средой. Он наблюдает за текущим состоянием окружающей среды, предпринимает действия и получает обратную связь в виде вознаграждений.
Среда
Среда – это внешняя система, с которой взаимодействует агент. Он предоставляет агенту наблюдения, принимает действия и генерирует вознаграждения.
Состояние
Состояние представляет текущую ситуацию в окружающей среде. Он содержит всю необходимую информацию, необходимую для принятия решений.
Действие
Действие — это решение, принимаемое агентом на основе наблюдаемого состояния. Он определяет поведение агента и влияет на последующее состояние.
Награда
Награда — это скалярный сигнал обратной связи, предоставляемый средой агенту после каждого действия. Он количественно определяет желательность действий агента.
Политика
Политика определяет поведение агента. Он сопоставляет состояния с действиями, указывая, какое действие агент должен предпринять в данном состоянии.
Функция значения
Функция ценности оценивает ожидаемое совокупное вознаграждение, которое агент получит от определенного состояния или пары состояние-действие. Это помогает агенту оценить желательность различных состояний или действий.
Разведка против эксплуатации
Исследование относится к стратегии агента, заключающейся в опробовании различных действий для сбора информации об окружающей среде. С другой стороны, эксплуатация предполагает выбор действий, которые, как известно, приносят высокую награду, исходя из текущих знаний агента.
Алгоритмы RL
Существуют различные алгоритмы RL, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Некоторые популярные алгоритмы включают в себя:
- Q-Learning: немодальный алгоритм, который изучает функцию действия-ценности для принятия оптимальных решений.
- Deep Q-Networks (DQN): сочетает Q-обучение с глубокими нейронными сетями для обработки многомерных пространств состояний.
- Методы градиента политики. Непосредственно оптимизируйте политику, оценивая градиенты ожидаемых вознаграждений.
- Оптимизация проксимальной политики (PPO): алгоритм оптимизации политики, который балансирует исследование и использование.
- Методы актер-критик: комбинируйте методы, основанные на ценностях и политиках, чтобы изучить как функцию ценности, так и политику.
Приложения РЛ
RL успешно применяется в различных областях, в том числе:
- Игра: AlphaGo, система, основанная на RL, победила чемпионов мира в игре Го.
- Робототехника.RL позволяет роботам обучаться сложным задачам, таким как захват предметов или ходьба.
- Автономные транспортные средства. Алгоритмы RL могут обучать беспилотные автомобили навигации в динамичной среде.
- Финансы. RL используется для управления портфелем, алгоритмической торговли и оценки рисков.
- Здравоохранение: RL помогает оптимизировать планы лечения и персонализировать медицину.
Заключение
Обучение с подкреплением — это мощная парадигма, которая позволяет агентам изучать оптимальные стратегии принятия решений посредством взаимодействия с окружающей средой. Понимая ключевые концепции и алгоритмы RL, мы можем применять этот метод для решения широкого спектра сложных проблем в различных областях.
Следуйте за мной в LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/subashpalvel/
Следуйте за мной на Medium:
