Навчання з підкріпленням.
Визначення навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням - це тип машинного навчання, при якому агент навчається приймати рішення, виконуючи дії в навколишньому середовищі для досягнення конкретної мети. Воно використовує підхід проб і помилок, отримуючи відгуки у вигляді винагород або штрафів, що дозволяє йому навчитися оптимальної поведінки для майбутнього прийняття рішень.
Навчання з підкріпленням є підгалуззю штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання, що фокусується на тому, як інтелектуальний агент може навчитися взаємодіяти з середовищем для максимізації своєї накопичувальної винагороди. На відміну від інших типів машинного навчання, таких як навчання з учителем або без учителя, навчання з підкріпленням не залежить від маркованих даних або визначених вихідних значень. Замість цього агент навчається на власному досвіді через метод проб і помилок.
Як працює навчання з підкріпленням
Навчання з підкріпленням включає наступні ключові компоненти:
Агент і Середовище: У навчанні з підкріпленням агент взаємодіє із середовищем. Агент виконує дії на основі свого поточного стану, а середовище відповідає переходом до нового стану і надає відгук у вигляді винагород або штрафів.
Винагороди та Штрафи: Коли агент виконує дію, він отримує винагороду, якщо дія наближає його до мети, або штраф, якщо дія віддаляє його від мети. Метою агента є максимізація накопичувальної винагороди, обираючи дії, що ведуть до позитивних результатів.
Навчання та Прийняття Рішень: З часом агент навчається асоціювати дії з довгостроковими винагородами. Він використовує ці знання для прийняття рішень, що максимізують його накопичувальну винагороду. Агент застосовує різні алгоритми та техніки для вивчення оптимальної політики, що визначає найкращу дію в кожному стані.
Оптимізація: Метою агента в навчанні з підкріпленням є оптимізація своїх дій для досягнення найвищої накопичувальної винагороди. Це включає знаходження балансу між дослідженням та експлуатацією. Спочатку агент досліджує різні дії, щоб зібрати інформацію про середовище. Коли він дізнається більше про винагороди, пов'язані з різними діями, він переходить до експлуатації тих дій, що принесли вищі винагороди.
Алгоритми навчання з підкріпленням можна класифікувати на два основні типи: засновані на значеннях і засновані на політиках. Методи, що базуються на значеннях, орієнтуються на оцінку значення кожного стану або пари стан-дія і приймають рішення на основі цих значень. Методи, що базуються на політиках, безпосередньо вивчають політику або відповідність станів діям.
Навчання з підкріпленням знаходить застосування в різних галузях, включаючи робототехніку, ігри, системи рекомендацій та автономні транспортні засоби. Воно використовувалось для розробки агентів, які здатні грати в складні ігри, такі як Го та шахи, на рівні, що перевищує рівень людини. Крім того, алгоритми навчання з підкріпленням застосовувалися для оптимізації розподілу ресурсів, управління енергетичними системами та контролю промислових процесів.
Поради щодо запобігання
Оскільки навчання з підкріпленням є концепцією машинного навчання, що використовується для прийняття рішень, конкретних порад щодо його запобігання не існує. Однак важливо, щоб системи навчання з підкріпленням розроблялись і впроваджувалися з належною обачністю і увагою, щоб запобігти небажаним або шкідливим наслідкам.
Деякі загальні рекомендації щодо етичного використання систем навчання з підкріпленням включають:
Етика даних: Впевніться, що дані, використовувані для навчання агента, зібрані етично та без упереджень. Прозорість і відповідальність у зборі та попередній обробці даних є важливими для уникнення дискримінаційних або несправедливих результатів.
Дизайн винагород: Винагороди, що надаються агенту, повинні відповідати намірам і цінностям. Дбайливий підхід до розробки винагород є необхідним, щоб уникнути небажаних поведінок або ігор із системою.
Справедливість та упередження: Моделі навчання з підкріпленням повинні оцінюватися на предмет справедливості та можливих упереджень. Необхідно вжити заходів для усунення будь-яких упереджень, що можуть виникнути під час навчального процесу, щоб забезпечити справедливе прийняття рішень.
Надійність моделі: Системи навчання з підкріпленням повинні бути протестовані і оцінені на предмет надійності в умовах атак та несподіваних сценаріїв. Слід вжити заходів для забезпечення надійної і безпечної реакції системи.
Людський нагляд: У системи навчання з підкріпленням повинні бути включені елементи людського нагляду і втручання для моніторингу та вирішення будь-яких потенційних проблем або негативних наслідків.
Пов'язані терміни
Ось деякі пов'язані терміни, які корисно розуміти в контексті навчання з підкріпленням:
Машинне навчання: Більш широке поле досліджень, що включає навчання з підкріпленням, фокусуючись на алгоритми та статистичні моделі, які дозволяють комп'ютерам покращувати свої результати у виконанні завдань через досвід.
Глибинне навчання: Підмножина машинного навчання, що використовує нейронні мережі з багатьма шарами для витягнення високорівневих ознак з даних. Глибинне навчання досягло вражаючих успіхів у різних галузях, включаючи комп'ютерний зір, обробку природної мови та розпізнавання мови.
Q-навчання: Популярний алгоритм навчання з підкріпленням без моделі, що вивчає оптимальну політику через взаємодію із середовищем. Q-навчання використовує таблицю або функцію для оцінки значення дії в заданому стані, відомого як Q-значення.
Процес Маркова прийняття рішень (MDP): Математичний каркас, використовуваний для моделювання проблем прийняття рішень у навчанні з підкріпленням. MDP складається з набору станів, дій, ймовірностей переходу та винагород.
Торгівля дослідженням-експлуатацією: Основний виклик у навчанні з підкріпленням, який полягає у вирішенні, чи слід досліджувати нові дії або експлуатувати відомі дії, які привели до високих винагород. Знаходження балансу між дослідженням та експлуатацією є необхідним для ефективного навчання та прийняття рішень.