Versterkend leren

Reinforcement Learning (RL) is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren dat zich richt op het trainen van intelligente agenten om met een omgeving te communiceren, beslissingen te nemen en optimaal beleid te leren om specifieke doelen te bereiken. Het is geïnspireerd op het gedragsmatige leerproces bij mens en dier, waarbij een agent acties leert uitvoeren op basis van het ontvangen van positieve of negatieve feedback (beloningen of straffen) uit de omgeving. Reinforcement Learning-algoritmen onderscheiden zich door hun vermogen om gedrag in de loop van de tijd te optimaliseren door middel van vallen en opstaan, en door het benutten van kennis die is opgedaan uit ervaringen uit het verleden om toekomstige besluitvorming te verbeteren. De afgelopen jaren heeft RL een buitengewoon potentieel laten zien, met aanzienlijke successen op verschillende domeinen, zoals robotica, financiën, autonome voertuigen en het spelen van games.

De kerncomponenten van een Reinforcement Learning-framework zijn onder meer:

1. Agent : De intelligente entiteit die leert en beslissingen neemt, en vertegenwoordigt het algoritme dat verantwoordelijk is voor het verkennen van de omgeving en het ondernemen van acties op basis van een specifiek beleid.
2. Omgeving : De omgeving of context waarin de agent interageert, die alle informatie bevat die relevant is voor het probleemdomein, en observaties en beloningen aan de agent biedt.
3. Staat : een weergave van de huidige situatie van de agent binnen zijn omgeving, waarin alle relevante informatie is vastgelegd die nodig is voor het nemen van beslissingen.
4. Actie : een keuze die een agent maakt die zijn omgeving en zijn toekomstige toestand beïnvloedt, geselecteerd uit een reeks mogelijke acties die bekend staan ​​als de actieruimte.
5. Beleid : de strategie die door een agent wordt gebruikt om te beslissen welke actie in een bepaalde staat moet worden uitgevoerd, gedefinieerd als een mapping van staten naar acties.
6. Beloning : een scalair feedbacksignaal dat door de agent uit de omgeving wordt ontvangen als resultaat van het ondernemen van een bepaalde actie, en dat de wenselijkheid van de actie in de gegeven staat weerspiegelt. Het doel van de agent is om de cumulatieve beloning die in de loop van de tijd wordt verkregen, te maximaliseren.
7. Waardefunctie : een functie die de verwachte cumulatieve beloning schat die een agent kan verkrijgen, beginnend bij een bepaalde staat en volgens een bepaald beleid. Deze functie helpt bij het evalueren van de kwaliteit van verschillende beleidsvormen en het begeleiden van het besluitvormingsproces van de agent.

Reinforcement Learning-algoritmen kunnen grofweg in drie hoofdcategorieën worden ingedeeld:

1. Op waarde gebaseerde algoritmen : deze algoritmen zijn gericht op het rechtstreeks schatten van de waardefunctie van een specifiek beleid of het optimale beleid. Zodra de waardefunctie is geleerd, selecteert de agent de acties die de geschatte waarde maximaliseren. Populaire op waarden gebaseerde algoritmen zijn onder meer Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) en Double DQN.
2. Op beleid gebaseerde algoritmen : deze algoritmen leren het beleid rechtstreeks, zonder dat er een waardefunctie nodig is. De agent selecteert acties door de geleerde beleidsparameters te volgen. Voorbeelden van op beleid gebaseerde algoritmen zijn REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO) en Trust Region Policy Optimization (TRPO).
3. Actor-Critic-algoritmen : deze algoritmen combineren de sterke punten van zowel op waarde gebaseerde als op beleid gebaseerde algoritmen door gebruik te maken van een afzonderlijke waardeschatter (criticus) die helpt bij het verbeteren van de schatting van de beleidsgradiënt (actor) tijdens het leerproces. Enkele van de populaire Actor-Critic-algoritmen zijn Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC) en Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).

Reinforcement Learning is de afgelopen jaren met succes toegepast op verschillende complexe taken. De AlphaGo- en AlphaZero-algoritmen van DeepMind, die RL combineren met diepe neurale netwerken, hebben bijvoorbeeld bovenmenselijke prestaties bereikt in de spellen Go, Chess en Shogi. Een andere baanbrekende toepassing van RL is de Dota 2-bot van OpenAI, die het vermogen demonstreerde om professionele menselijke spelers te verslaan in een zeer complex en strategisch online multiplayer-spel. RL is ook gebruikt om handelsstrategieën in de financiële wereld te optimaliseren, efficiënte energiebeheersystemen te ontwikkelen en aanbevelingssystemen te verbeteren.

Bij het AppMaster platform erkennen we het belang van het integreren van geavanceerde machine learning-technieken, zoals Reinforcement Learning, bij de ontwikkeling van backend-, web- en mobiele applicaties. Onze uitgebreide geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) biedt gebruikers de middelen om RL-modellen te bouwen, trainen en implementeren om complexe besluitvormingsproblemen op te lossen. De intuïtieve interface no-code van AppMaster maakt het zelfs voor niet-ervaren gebruikers mogelijk om de kracht van Reinforcement Learning te benutten en robuuste, schaalbare AI-oplossingen te bouwen voor uiteenlopende gebruiksscenario's.