Обучение с подкреплением (RL) — это область искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения, которая фокусируется на обучении интеллектуальных агентов взаимодействию с окружающей средой, принятию решений и изучению оптимальных политик для достижения конкретных целей. Он основан на процессе поведенческого обучения у людей и животных, когда агент учится выполнять действия, основываясь на получении положительной или отрицательной обратной связи (поощрений или наказаний) от окружающей среды. Алгоритмы обучения с подкреплением отличаются своей способностью оптимизировать поведение с течением времени путем проб и ошибок, а также использованием знаний, полученных из прошлого опыта, для улучшения процесса принятия решений в будущем. В последние годы RL продемонстрировала исключительный потенциал, добившись значительных успехов в различных областях, таких как робототехника, финансы, автономные транспортные средства и игры.
Основные компоненты структуры обучения с подкреплением включают в себя:
- Агент : интеллектуальный объект, который обучается и принимает решения, представляющий алгоритм, отвечающий за исследование окружающей среды и принятие мер на основе определенной политики.
- Среда : Окружение или контекст, в котором взаимодействует агент, который инкапсулирует всю информацию, относящуюся к проблемной области, и предоставляет агенту наблюдения и вознаграждения.
- Состояние : представление текущей ситуации агента в его среде, которое фиксирует всю соответствующую информацию, необходимую для принятия решений.
- Действие : выбор, который делает агент и который влияет на его окружение и его будущее состояние, выбранный из набора возможных действий, известного как пространство действий.
- Политика : стратегия, используемая агентом для принятия решения о том, какое действие выполнять в любом заданном состоянии, определяемая как отображение состояний в действия.
- Награда : скалярный сигнал обратной связи, получаемый агентом от окружающей среды в результате совершения определенного действия, который отражает желательность действия в данном состоянии. Цель агента — максимизировать совокупное вознаграждение, полученное с течением времени.
- Функция ценности : функция, которая оценивает ожидаемое совокупное вознаграждение, которое агент может получить, начиная с заданного состояния и следуя определенной политике. Эта функция помогает оценивать качество различных политик и руководить процессом принятия решений агентом.
Алгоритмы обучения с подкреплением можно разделить на три основные категории:
- Алгоритмы, основанные на стоимости . Эти алгоритмы направлены на непосредственную оценку функции стоимости конкретной политики или оптимальной политики. После изучения функции стоимости агент выбирает действия, которые максимизируют оценочную стоимость. Популярные алгоритмы, основанные на ценности, включают Q-learning, Deep Q-Networks (DQN) и Double DQN.
- Алгоритмы на основе политик . Эти алгоритмы изучают политику напрямую, без необходимости использования функции значения. Агент выбирает действия, следуя изученным параметрам политики. Примерами алгоритмов на основе политик являются REINFORCE, оптимизация проксимальной политики (PPO) и оптимизация политики доверительного региона (TRPO).
- Алгоритмы актер-критик : эти алгоритмы сочетают в себе сильные стороны алгоритмов, основанных на ценностях и политиках, за счет использования отдельного средства оценки значения (критика), который помогает улучшить оценку градиента политики (актера) в процессе обучения. Некоторые из популярных алгоритмов «Актор-критик» — это «Преимущественный актер-критик» (A2C), «Мягкий актер-критик» (SAC) и «Глубокий детерминированный политический градиент» (DDPG).
В последние годы обучение с подкреплением успешно применяется для решения различных сложных задач. Например, алгоритмы AlphaGo и AlphaZero компании DeepMind, сочетающие RL с глубокими нейронными сетями, достигли сверхчеловеческой производительности в играх го, шахматах и сёги. Еще одним новаторским применением RL является бот OpenAI для Dota 2, который продемонстрировал способность побеждать профессиональных игроков-людей в очень сложной и стратегической многопользовательской онлайн-игре. RL также использовался для оптимизации торговых стратегий в сфере финансов, разработки эффективных систем управления энергопотреблением и улучшения систем рекомендаций.
В платформе AppMaster мы осознаем важность использования передовых методов машинного обучения, таких как обучение с подкреплением, при разработке серверных, веб- и мобильных приложений. Наша комплексная интегрированная среда разработки (IDE) предоставляет пользователям средства для создания, обучения и развертывания моделей RL для решения сложных задач принятия решений. Интуитивно понятный интерфейс AppMaster no-code позволяет даже неопытным пользователям использовать возможности обучения с подкреплением и создавать надежные масштабируемые решения искусственного интеллекта для различных вариантов использования.
