रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (आरएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग का एक उपक्षेत्र है जो बुद्धिमान एजेंटों को पर्यावरण के साथ बातचीत करने, निर्णय लेने और विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए इष्टतम नीतियां सीखने के लिए प्रशिक्षित करने पर केंद्रित है। यह मनुष्यों और जानवरों में व्यवहारिक सीखने की प्रक्रिया से प्रेरित है, जहां एक एजेंट पर्यावरण से सकारात्मक या नकारात्मक प्रतिक्रिया (पुरस्कार या दंड) प्राप्त करने के आधार पर कार्य करना सीखता है। सुदृढीकरण सीखने के एल्गोरिदम को परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से समय के साथ व्यवहार को अनुकूलित करने की क्षमता के साथ-साथ भविष्य के निर्णय लेने में सुधार के लिए पिछले अनुभवों से प्राप्त ज्ञान का लाभ उठाने की उनकी क्षमता से अलग किया जाता है। हाल के वर्षों में, आरएल ने रोबोटिक्स, वित्त, स्वायत्त वाहन और गेम खेलने जैसे विभिन्न क्षेत्रों में महत्वपूर्ण सफलता हासिल करके असाधारण क्षमता का प्रदर्शन किया है।
सुदृढीकरण शिक्षण ढांचे के मुख्य घटकों में शामिल हैं:
- एजेंट : बुद्धिमान इकाई जो सीखती है और निर्णय लेती है, पर्यावरण की खोज करने और एक विशिष्ट नीति के आधार पर कार्रवाई करने के प्रभारी एल्गोरिदम का प्रतिनिधित्व करती है।
- पर्यावरण : वह परिवेश या संदर्भ जिसमें एजेंट बातचीत करता है, जो समस्या क्षेत्र से संबंधित सभी जानकारी को समाहित करता है, और एजेंट को अवलोकन और पुरस्कार प्रदान करता है।
- राज्य : अपने परिवेश के भीतर एजेंट की वर्तमान स्थिति का प्रतिनिधित्व, जो निर्णय लेने के लिए आवश्यक सभी प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करता है।
- क्रिया : एक एजेंट द्वारा चुना गया विकल्प जो उसके पर्यावरण और उसकी भविष्य की स्थिति को प्रभावित करता है, जिसे क्रिया स्थान के रूप में ज्ञात संभावित क्रियाओं के एक सेट से चुना जाता है।
- नीति : एक एजेंट द्वारा यह तय करने के लिए उपयोग की जाने वाली रणनीति कि किसी दिए गए राज्य में कौन सी कार्रवाई निष्पादित की जाए, जिसे राज्यों से कार्यों के मानचित्रण के रूप में परिभाषित किया गया है।
- इनाम : किसी विशेष कार्रवाई के परिणामस्वरूप एजेंट को पर्यावरण से प्राप्त एक स्केलर फीडबैक सिग्नल, जो दिए गए राज्य में कार्रवाई की वांछनीयता को दर्शाता है। एजेंट का उद्देश्य समय के साथ प्राप्त संचयी इनाम को अधिकतम करना है।
- वैल्यू फ़ंक्शन : एक फ़ंक्शन जो एक एजेंट द्वारा किसी दिए गए राज्य से शुरू करके और एक विशेष नीति का पालन करते हुए प्राप्त होने वाले अपेक्षित संचयी इनाम का अनुमान लगाता है। यह फ़ंक्शन विभिन्न नीतियों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने और एजेंट की निर्णय लेने की प्रक्रिया का मार्गदर्शन करने में मदद करता है।
सुदृढीकरण शिक्षण एल्गोरिदम को मोटे तौर पर तीन मुख्य श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है:
- मूल्य-आधारित एल्गोरिदम : ये एल्गोरिदम सीधे किसी विशिष्ट नीति या इष्टतम नीति के मूल्य फ़ंक्शन का अनुमान लगाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। एक बार जब मूल्य फ़ंक्शन सीख लिया जाता है, तो एजेंट उन कार्यों का चयन करता है जो अनुमानित मूल्य को अधिकतम करते हैं। लोकप्रिय मूल्य-आधारित एल्गोरिदम में क्यू-लर्निंग, डीप क्यू-नेटवर्क (डीक्यूएन), और डबल डीक्यूएन शामिल हैं।
- नीति-आधारित एल्गोरिदम : ये एल्गोरिदम मूल्य फ़ंक्शन की आवश्यकता के बिना, सीधे नीति सीखते हैं। एजेंट सीखे गए नीति मापदंडों का पालन करके कार्यों का चयन करता है। नीति-आधारित एल्गोरिदम के उदाहरण हैं रीइन्फोर्स, प्रॉक्सिमल पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (पीपीओ), और ट्रस्ट रीजन पॉलिसी ऑप्टिमाइज़ेशन (टीआरपीओ)।
- अभिनेता-आलोचक एल्गोरिदम : ये एल्गोरिदम एक अलग मूल्य अनुमानक (आलोचक) का उपयोग करके मूल्य-आधारित और नीति-आधारित एल्गोरिदम दोनों की ताकत को जोड़ते हैं जो सीखने की प्रक्रिया के दौरान नीति ढाल अनुमान (अभिनेता) को बेहतर बनाने में मदद करता है। कुछ लोकप्रिय एक्टर-क्रिटिक एल्गोरिदम एडवांटेज एक्टर-क्रिटिक (ए2सी), सॉफ्ट एक्टर-क्रिटिक (एसएसी), और डीप डिटरमिनिस्टिक पॉलिसी ग्रेडिएंट (डीडीपीजी) हैं।
हाल के वर्षों में सुदृढीकरण शिक्षण को विभिन्न जटिल कार्यों में सफलतापूर्वक लागू किया गया है। उदाहरण के लिए, डीपमाइंड के अल्फ़ागो और अल्फ़ाज़ीरो एल्गोरिदम, जो आरएल को गहरे तंत्रिका नेटवर्क के साथ जोड़ते हैं, ने गो, शतरंज और शोगी के खेलों में अलौकिक प्रदर्शन हासिल किया है। आरएल का एक और अभूतपूर्व एप्लिकेशन ओपनएआई का डोटा 2 बॉट है, जिसने अत्यधिक जटिल और रणनीतिक ऑनलाइन मल्टीप्लेयर गेम में पेशेवर मानव खिलाड़ियों को हराने की क्षमता का प्रदर्शन किया। आरएल का उपयोग वित्त में व्यापारिक रणनीतियों को अनुकूलित करने, कुशल ऊर्जा प्रबंधन प्रणाली विकसित करने और अनुशंसा प्रणाली में सुधार करने के लिए भी किया गया है।
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