Родители и учителя часто применяют систему поощрений, чтобы помочь детям научиться вести себя должным образом. Когда они хорошо себя ведут, они получают приз или что-то полезное. Однако, когда они плохо себя ведут, родители и учителя наказывают их. Машинное обучение придерживается той же политики при обучении моделей, и этот процесс известен как обучение с подкреплением.
В этом блоге мы подробно узнаем об обучении с подкреплением, различных типах обучения с подкреплением, его элементах и многом другом. Давайте начнем.
Обучение с подкреплением – это метод машинного обучения, при котором агент усваивает подходящее поведение, выполняя действия и оценивая результаты. Каждое хорошее действие имеет положительную обратную связь, а каждое плохое действие получает отрицательную обратную связь или штраф.
Несколько программных средств и машин используют его для определения наилучшего пути в конкретной ситуации. В отличие от контролируемого обучения, обучение с подкреплением в ML позволяет агентам обучаться автоматически посредством обратной связи без помеченных данных.
Проще говоря, машинное обучение с подкреплением – это наука о принятии решений, которая включает в себя обучение оптимальному поведению в окружающей среде для получения максимального вознаграждения. Агенты обучаются с помощью пробного процесса, основанного на их опыте.
Обучение с подкреплением является ядром искусственного интеллекта. Обучение с подкреплением ИИ использует алгоритмы для извлечения уроков из результатов и поиска наилучшего следующего действия. После каждого действия алгоритмы получают обратную связь, чтобы определить, был ли сделан правильный, некорректный или нейтральный выбор. Это подходящий метод для автоматизированных систем, которым приходится принимать решения без вмешательства человека.
Это подходящий метод для автоматизированных систем, которые должны принимать решения без вмешательства человека.
Это единственное лицо, принимающее решения, и обучающийся. Это существо может воспринимать окружающую среду и действовать в соответствии с ней.
Это ситуация или физический мир, в котором агент обучается и принимает решение о действии. При обучении с подкреплением в ML мы предполагаем стохастическую среду, которая является случайной по своей природе.
Список действий или перемещений, которые агент может предпринять в среде.
Это текущая ситуация, возвращаемая средой после того, как агент выполняет все действия.
За каждое выбранное агентом действие среда возвращает вознаграждение. Это просто скалярное значение и обратная связь от среды.
Агент применяет политику для сопоставления ситуаций для следующего действия в соответствии с текущим состоянием.
Он показывает долгосрочное вознаграждение, возвращаемое с учетом коэффициента дисконтирования, и противоположен краткосрочному вознаграждению.
Оно почти аналогично значению, но принимает дополнительный параметр в качестве текущего действия (a).
Существует в основном два типа машинного обучения с подкреплением.
Обучение с положительным подкреплением относится к тому моменту, когда событие происходит из-за определенного поведения и увеличивает силу и частоту поведения. Это оказывает положительное влияние на поведение.
Негативное подкрепление – это усиление поведения. Поскольку негативного состояния избегают или запрещают, оно пытается предотвратить действие в будущем.
Обучение с подкреплением включает в себя следующие элементы:
Политика определяется как способ поведения обучающегося агента в течение заданного периода времени. Она сопоставляет воспринимаемые состояния среды с действиями, предпринимаемыми в отношении этих состояний. Это ключевой элемент обучения с подкреплением, поскольку он может определять поведение агента в одиночку.
В некоторых случаях это может быть простая функция, в то время как в других случаях это может включать общие вычисления в качестве процесса поиска. Политика может быть детерминированной или случайной:
For deterministic policy: a = π(s)
For stochastic policy: π(a | s) = P[At =a | St = s]
Алгоритм обучения с подкреплением определяется сигналом вознаграждения, который относится к немедленному сигналу, который окружающая среда отправляет обучающему агенту в каждом состоянии. Награды присуждаются на основе хороших и плохих действий агента, основным мотивом которого является максимизация общего вознаграждения за хорошие действия. Более того, сигналы вознаграждения могут изменить политику.
Например, если выбранное действие приводит к низкому вознаграждению, политика может измениться для выбора других действий в будущем. Функция вознаграждения определяет цель в задаче обучения с подкреплением и предоставляет числовую оценку в зависимости от состояния окружающей среды.
Функция ценности определяет, что хорошо в долгосрочной перспективе, предоставляя информацию о том, насколько хороши ситуация и действие, а также о размере вознаграждения, на которое можно рассчитывать. Значение состояния равно сумме вознаграждения, которое агент может ожидать получить в будущем, начиная с этого состояния.
Награда показывает немедленный сигнал за каждое хорошее или плохое действие, в то время как значение определяет хорошее состояние и действия на будущее. Цель оценки значений – получить больше вознаграждений.
Это последний элемент обучения с подкреплением, имитирующий поведение окружающей среды. С помощью модели можно предсказать, как будет вести себя окружающая среда.
Например, в случае, если задано действие или состояние, модель может предсказать следующую награду и состояние. Мы используем модель для планирования, поэтому она прокладывает путь к принятию мер путем рассмотрения всех будущих ситуаций, прежде чем реально пережить их.
Такой подход к решению задач обучения с подкреплением с использованием модели известен как подход, основанный на модели. С другой стороны, подход без модели известен как подход без модели.
Обучение с подкреплением и обучение под наблюдением являются типами машинного обучения , но полностью отличаются друг от друга. Первый предполагает взаимодействие с окружающей средой, ее исследование, принятие мер и последующее получение вознаграждения, в то время как второй извлекает уроки из помеченного набора данных и, основываясь на обучении, прогнозирует результат. Давайте подробнее разберемся в разнице между обучением под наблюдением и подкреплением.
| Обучение с подкреплением | Контролируемое обучение |
| Он работает, взаимодействуя с окружающей средой. | Он работает на основе существующего набора данных. |
| Он фокусируется на последовательном принятии решений. Таким образом, результат зависит от состояния текущего ввода, а следующий ввод основан на результатах предыдущего ввода. | Здесь решение принимается в соответствии с первоначальными входными данными или вводными данными, заданными в начале. |
| Нет помеченного набора данных. | Там есть помеченный набор данных. |
| Алгоритмы обучения с подкреплением работают подобно человеческому мозгу при принятии решений. | Алгоритмы обучения под наблюдением работают аналогично тому, как люди учатся чему-то под наблюдением. |
| Здесь решения являются зависимыми, следовательно, присваивайте метки последовательностям зависимых решений. | Поскольку при обучении под наблюдением решения не зависят друг от друга, каждому решению присваиваются ярлыки. |
| Обучающий агент не имеет предварительной подготовки. | Алгоритм проходит обучение для прогнозирования результата. |
| Примеры – Шахматная партия и обобщение текста. | Примеры – Распознавание объектов и обнаружение спама. |
Алгоритмы RL на основе моделей предполагают создание модели окружающей среды. Эта модель представляет, как окружающая среда будет реагировать на различные действия. Другими словами, он предсказывает следующее состояние и награду за каждое действие, предпринятое в данном состоянии.
Динамическое программирование, поиск по дереву методом Монте-Карло.
Идеально подходит для сред, где возможно и практично моделировать динамику, таких как настольные игры (например, шахматы или Го), робототехника с четко определенными физическими законами или контролируемые среды, такие как симуляторы.
В RL без модели алгоритм учится принимать решения на основе наблюдаемых вознаграждений и состояний без какой-либо базовой модели окружающей среды. Он учится на полученных вознаграждениях, а не на прогнозировании будущих состояний.
Q-обучение, Глубокие Q-сети (DQN), методы градиента политики.
Подходит для сред, где моделирование непрактично или невозможно, таких как сложные, непредсказуемые среды или когда динамика среды неизвестна.
Внеполитические методы – это два разных подхода в обучении с подкреплением, каждый со своей уникальной стратегией извлечения уроков из окружающей среды и взаимодействия с ней.
Методы, основанные на политике, изучают политику, следуя ей. По сути, обучение основано на текущем поведении агента, а политика обновляется на основе опыта, собранного при следовании той же политике.
Сторонние методы изучают политику, отличную от той, которую они используют для формирования поведения. Это означает, что они могут извлекать уроки из действий, которые выходят за рамки их текущей политики, включая прошлый опыт или опыт, порожденный другими политиками.
Глубокое обучение с подкреплением (DRL) представляет собой сплав обучения с подкреплением (RL) и глубокого обучения. Эта комбинация использует сильные стороны обеих областей для решения сложных проблем, которые ранее были неразрешимыми.
В DRL глубокие нейронные сети используются для аппроксимации функций, критичных в RL, таких как функция значения, которая оценивает, насколько хорошо конкретное состояние, или функция политики, которая определяет поведение агента в данном состоянии.
Традиционный RL борется со средами, имеющими многомерные пространства состояний (например Видеоигры или робототехника). DRL может справиться с этим с помощью нейронных сетей, которые превосходно находят закономерности в больших и сложных наборах данных.
Обучение с подкреплением в рамках искусственного интеллекта включает в себя множество алгоритмов, каждый из которых имеет уникальные подходы к решению проблем, при которых агент учится принимать решения методом проб и ошибок. Давайте рассмотрим некоторые ключевые алгоритмы.:
Q-Learning – это алгоритм RL без модели, не связанный с политикой. Он изучает значение действия в определенном состоянии, предоставляя агенту возможность оценить, какое действие предпринять.
Он использует функцию Q-value, Q (s, a), которая оценивает ожидаемую полезность выполнения действия a в состоянии s.
Алгоритм обновляет Q-значения, используя уравнение Беллмана, и агент следует политике, которая максимизирует эти значения (например, ε-greedy, где ε представляет скорость исследования).
Простота и эффективность в дискретных пространствах состояний меньшего размера.
Борется с большими или непрерывными пространствами состояний, и для сходимости требуется большой опыт.
DQN расширяет Q-обучение за счет использования глубоких нейронных сетей для аппроксимации Q-значений, позволяя ему обрабатывать среды с многомерными пространствами состояний.
Нейронная сеть принимает состояние в качестве входных данных и выводит Q-значения для каждого действия.
Введение воспроизведения опыта (сохранение прошлого опыта и случайная выборка для нарушения корреляции между последовательными обновлениями обучения) и фиксированных Q-целевых показателей (использование отдельной сети для стабилизации обучения).
Приложения:
Достиг сверхчеловеческих результатов в видеоиграх Atari.
Эти методы напрямую изучают функцию политики, которая сопоставляет состояния с действиями.
Эти методы сочетают в себе элементы градиентной политики и методы, основанные на ценности.
У них есть два компонента – субъект, который обновляет распределение политики в направлении, предложенном критиком, и критик, который оценивает функцию ценности.
Методы Монте-Карло в RL используются для изучения функций ценности и политик, основанных на усреднении результатов выборки.
Обучение с подкреплением (RL) имеет широкий спектр применений, демонстрируя свою универсальность и эффективность в различных областях. Давайте рассмотрим некоторые ключевые области, в которых RL было успешно применено.:
В Азартные игры, RL использовалась для разработки агентов, которые могут изучать и осваивать сложные игры.
В робототехнике RL используется для обучения роботов выполнению задач, которые трудно запрограммировать явно.
Включает в себя такие задачи, как манипулирование, передвижение, планирование пути и координация действий нескольких роботов.
RL позволяет роботам учиться и адаптироваться к окружающей среде, повышая свою производительность методом проб и ошибок.
Практическое применение является сложной задачей из-за соображений безопасности и необходимости в обширных данных для обучения.
RL используется при разработке автономных транспортных средств для принятия решений в сложных и динамичных условиях.
Включает навигацию, планирование маршрута, обход препятствий и принятие решений в неопределенных условиях.
Помогает справиться с непредсказуемым характером реальных сценариев вождения.
Несмотря на свою перспективность, это приложение все еще находится на стадии эксперимента и разработки из соображений безопасности и нормативных требований.
RL используется в системах рекомендаций для предоставления пользователям динамичного персонализированного контента.
Постоянно извлекая уроки из взаимодействия с пользователями, алгоритмы RL могут адаптировать рекомендации в режиме реального времени, повышая вовлеченность пользователей.
Широко используется в электронной коммерции, потоковых сервисах и контент-платформах.
Предлагает более гибкий и отзывчивый подход по сравнению с традиционными алгоритмами рекомендаций.
Обучение с подкреплением ИИ может моделировать и оптимизировать сложные бизнес- и экономические сценарии.
Включает оптимизацию цепочки поставок, управление финансовым портфелем, динамическое ценообразование и энергоменеджмент.
Позволяет компаниям тестировать стратегии в моделируемых средах и принимать решения, основанные на данных.
Требуется точное моделирование сложных систем, что может быть значительным мероприятием.
Обучение с подкреплением в машинном обучении является мощной парадигмой машинного обучения, но сопряжено с рядом серьезных проблем, которые часто влияют на его практическое применение и эффективность. Понимание этих проблем имеет решающее значение для развития отрасли и применения RL в реальных сценариях.
Давайте рассмотрим некоторые из ключевых проблем:
Эффективность выборки относится к способности алгоритма RL эффективно извлекать уроки из ограниченного числа взаимодействий с окружающей средой.
Многие алгоритмы обучения с подкреплением требуют большого количества примеров (взаимодействий или опыта) для изучения хорошей политики. В реальных сценариях каждое взаимодействие может быть дорогостоящим или отнимать много времени (например,, робототехника, игры в реальном времени).
Низкая эффективность выборки может сделать непрактичным применение RL в средах, где сбор данных является дорогостоящим или медленным.
Стабильность и сходимость относятся к способности алгоритма последовательно достигать стабильного решения при различных запусках и настройках параметров.
Алгоритмы RL, особенно те, которые включают глубокое обучение (например, DQN), могут быть чувствительны к гиперпараметрам, инициализации и случайным начальным данным. Они могут демонстрировать большие различия в производительности или не сходиться к оптимальной политике.
Такая непредсказуемость затрудняет разработку надежных систем RL, особенно в критически важных приложениях, таких как здравоохранение или автономные транспортные средства.
Масштабируемость – это способность алгоритма RL поддерживать свою производительность по мере увеличения размера задачи (пространство состояний, пространство действий, сложность среды).
Многие алгоритмы RL с трудом масштабируются до очень больших или сложных сред. Это связано с “проклятием размерности”, когда пространство состояний-действий растет экспоненциально с увеличением количества переменных в среде.
Ограниченная масштабируемость ограничивает применение RL к более простым задачам или требует значительного упрощения реальных задач.
Обеспечение безопасной и этичной работы алгоритмов RL включает предотвращение непреднамеренного или вредного поведения и обеспечение того, чтобы действия системы соответствовали общечеловеческим ценностям.
Системы RL учатся на опыте своего окружения, что может привести к усвоению небезопасного или неэтичного поведения, особенно если структура вознаграждения не продумана тщательно. Более того, “исследовательский” аспект RL, когда агент пробует различные действия, чтобы узнать их последствия, может быть рискованным в реальных сценариях.
Вопросы безопасности и этики особенно важны в таких областях, как здравоохранение, автономные транспортные средства и финансы. Ошибки в этих областях могут привести к причинению вреда или нарушению этических норм.
Что такое поисковые системы? Поисковые системы – это сложные программные комплексы, предназначенные для поиска информации…
Интернет – это невероятное пространство возможностей, но одновременно и место, где за вашей онлайн-активностью может…
В современном цифровом мире защита конфиденциальности стала первостепенной задачей. Каждый день мы оставляем следы своей…
Что это такое? Анонимность в интернете – это состояние, при котором ваша личность и действия…
Фишинг – это одна из самых распространенных киберугроз, которая ежегодно обходится пользователям интернета в миллионы…
Что такое защита данных в облаке? Защита данных в облаке – это комплекс мер, направленных…