Uczenie się przez wzmacnianie (RL) to poddziedzina sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego, która koncentruje się na szkoleniu inteligentnych agentów w zakresie interakcji ze środowiskiem, podejmowania decyzji i uczenia się optymalnych zasad pozwalających osiągnąć określone cele. Inspiracją jest proces uczenia się behawioralnego u ludzi i zwierząt, podczas którego agent uczy się wykonywać czynności w oparciu o otrzymywanie pozytywnej lub negatywnej informacji zwrotnej (nagród lub kar) od otoczenia. Algorytmy uczenia się przez wzmacnianie wyróżniają się zdolnością do optymalizacji zachowania w czasie metodą prób i błędów, a także wykorzystaniem wiedzy zdobytej na podstawie przeszłych doświadczeń w celu usprawnienia procesu decyzyjnego w przyszłości. W ostatnich latach RL wykazała się niezwykłym potencjałem, odnosząc znaczące sukcesy w różnych dziedzinach, takich jak robotyka, finanse, pojazdy autonomiczne i gry.
Podstawowe elementy struktury uczenia się przez wzmacnianie obejmują:
- Agent : Inteligentna jednostka, która uczy się i podejmuje decyzje, reprezentująca algorytm odpowiedzialny za badanie środowiska i podejmowanie działań w oparciu o określoną politykę.
- Środowisko : otoczenie lub kontekst, w którym agent wchodzi w interakcję, które zawiera wszystkie informacje istotne dla domeny problemowej oraz zapewnia agentowi obserwacje i nagrody.
- Stan : Reprezentacja bieżącej sytuacji agenta w jego otoczeniu, która zawiera wszystkie istotne informacje wymagane do podejmowania decyzji.
- Akcja : wybór dokonany przez agenta, który wpływa na jego otoczenie i przyszły stan, wybrany spośród zestawu możliwych działań znanych jako przestrzeń akcji.
- Polityka : strategia stosowana przez agenta w celu podjęcia decyzji, jaką akcję wykonać w danym stanie, zdefiniowaną jako mapowanie stanów na akcje.
- Nagroda : Skalarny sygnał zwrotny otrzymywany przez agenta z otoczenia w wyniku podjęcia określonego działania, który odzwierciedla celowość tego działania w danym stanie. Celem agenta jest maksymalizacja skumulowanej nagrody uzyskanej w czasie.
- Funkcja wartości : funkcja, która szacuje oczekiwaną łączną nagrodę, jaką agent może uzyskać, zaczynając od danego stanu i przestrzegając określonej polityki. Funkcja ta pomaga w ocenie jakości różnych polityk i kierowaniu procesem decyzyjnym agenta.
Algorytmy uczenia się przez wzmacnianie można ogólnie podzielić na trzy główne kategorie:
- Algorytmy oparte na wartościach : Algorytmy te skupiają się na szacowaniu funkcji wartości konkretnej polityki lub bezpośrednio optymalnej polityki. Po poznaniu funkcji wartości agent wybiera działania, które maksymalizują szacowaną wartość. Popularne algorytmy oparte na wartościach obejmują Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) i Double DQN.
- Algorytmy oparte na zasadach : te algorytmy uczą się zasad bezpośrednio, bez potrzeby stosowania funkcji wartości. Agent wybiera działania, postępując zgodnie z poznanymi parametrami polityki. Przykładami algorytmów opartych na zasadach są REINFORCE, Proximal Policy Optimization (PPO) i Trust Region Policy Optimization (TRPO).
- Algorytmy aktora-krytyka : Algorytmy te łączą zalety algorytmów opartych na wartościach i zasadach, wykorzystując oddzielny estymator wartości (krytyk), który pomaga poprawić oszacowanie gradientu polityki (aktor) podczas procesu uczenia się. Niektóre z popularnych algorytmów aktora-krytyka to Advantage Actor-Critic (A2C), Soft Actor-Critic (SAC) i Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG).
W ostatnich latach metoda uczenia się przez wzmacnianie została z powodzeniem zastosowana w różnych złożonych zadaniach. Na przykład algorytmy AlphaGo i AlphaZero firmy DeepMind, które łączą RL z głębokimi sieciami neuronowymi, osiągnęły nadludzką wydajność w grach Go, Chess i Shogi. Inną przełomową aplikacją RL jest bot Dota 2 firmy OpenAI, który wykazał zdolność do pokonania profesjonalnych graczy w bardzo złożonej i strategicznej grze online dla wielu graczy. RL został również wykorzystany do optymalizacji strategii handlowych w finansach, opracowania wydajnych systemów zarządzania energią i ulepszenia systemów rekomendacji.
Na platformie AppMaster dostrzegamy znaczenie stosowania zaawansowanych technik uczenia maszynowego, takich jak Reinforcement Learning, w tworzeniu aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych. Nasze kompleksowe zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) zapewnia użytkownikom środki do budowania, trenowania i wdrażania modeli RL w celu rozwiązywania złożonych problemów związanych z podejmowaniem decyzji. Intuicyjny, no-code interfejs AppMaster umożliwia nawet niedoświadczonym użytkownikom wykorzystanie mocy uczenia się przez wzmacnianie i budowanie solidnych, skalowalnych rozwiązań AI do różnorodnych zastosowań.
