Обучение с подкреплением: Все, о чем вам нужно знать

Обучение с подкреплением стало одной из самых горячих тем для обсуждения за последние несколько лет. По определению, обучение с подкреплением — это обучение моделей машинного обучения принятию последовательности решений. Его также можно описать как алгоритм, ориентированный на достижение цели.

Поскольку он напрямую связан с такими темами, как искусственный интеллект и машинное обучение, мы решили сделать эту статью с подробным объяснением обучения с подкреплением.

Что такое обучение с подкреплением?

Обучение с подкреплением — это вид машинного обучения, в котором процесс обучения происходит методом проб и ошибок. Эта техника обеспечивает интерактивную среду и позволяет агенту учиться на собственном опыте и действиях.

Как мы все знаем, и контролируемое обучение, и обучение с подкреплением используют сопоставление между входами и выходами. Но отличительным фактором является то, что этот тип обучения не предлагает правильный набор действий для выполнения определенной задачи.

Вместо этого он использует метод поощрения и наказания. Вознаграждение можно использовать как сигнал для позитивного поведения, а наказание — для негативного.

Главная цель системы — максимизировать общее вознаграждение, что представляет собой большее обучение. Работа дизайнера заключается в определении политики вознаграждения путем предоставления моделям подсказок или предложений, что несколько упрощает задачу. Тем не менее, модель должна работать, чтобы выполнить задачу и максимизировать вознаграждение.

Обучение с подкреплением в сравнении с обучением без подкрепления

Если сравнивать с бесконтрольным обучением, то у обучения с подкреплением разные цели. Неконтролируемое обучение фокусируется на поиске сходств и различий между точками данных, в то время как обучение с подкреплением пытается найти подходящие модели действий для максимизации общего кумулятивного вознаграждения.

Теперь, прежде чем мы продолжим эту тему, давайте быстро посмотрим несколько практических примеров применения обучения с подкреплением.

Применение обучения с применением подкрепления    

• Обучение с подкреплением требует большого количества данных. Поэтому применение RL плодотворно в таких областях, как геймплей и робототехника. Здесь моделируемые данные легко доступны. Искусственный интеллект широко использует обучение с подкреплением для разработки компьютерных игр. AlphaGo Zero, игры ATARI и нарды являются классическим примером этого. 
• RL находит применение в робототехнике и промышленной автоматизации. Он используется для создания роботов, имеющих адаптивную систему управления. Эти роботы учатся на основе своего поведения и опыта. Работа компании DeepMind является примером глубокого обучения с подкреплением, используемого в роботах.
• Другие применения RL включают в себя механизмы обобщения текста, диалоговые агенты, которые способны учиться на основе взаимодействия с пользователем. Они также могут улучшаться со временем. Они находят применение в здравоохранении для изучения новых протоколов лечения и обновления существующих протоколов. Они также используются на фондовом рынке.

Рабочий процесс обучения с применением подкрепления

Общий процесс обучения агента с помощью обучения с подкреплением требует выполнения следующих шагов.

1. Создание среды

Это первый шаг в обучении с помощью RI. Вам необходимо определить определенную среду, в которой будет работать агент. Также необходимо задать интерфейс между агентом и средой.

Среда может быть имитационной моделью, которая считается лучшей, так как она более безопасна и хороша для эксперимента. Существует также вариант реальной физической модели системы.

2. Установите определение вознаграждения

После выбора среды наступает второй этап. Вам необходимо задать сигнал вознаграждения, который агент использует для расчета своего прогресса в достижении цели. Этот шаг является самым важным, так как от него зависит успех всего процесса обучения с подкреплением.

3. Создание агента

 Теперь вам нужно создать агента, который будет иметь политику и алгоритм обучения. Для выполнения этого шага необходимо выбрать политику и подобрать соответствующий алгоритм обучения.

Как правило, большинство современных алгоритмов основаны на нейронных сетях. Они являются хорошими кандидатами для больших пространств действий и сложных проблем. 

4. Обучение и проверка агента

Вы должны обучить агента настраивать политику. Настройка вариантов обучения, четкое упоминание политики обучения в конце обучения — это части обучения. Процесс обучения может длиться от одной минуты до одного месяца, а иногда и больше.

Это полностью зависит от приложения. Если приложение сложное, следует рассмотреть возможность параллельного обучения на нескольких CPU, GPU и компьютерных кластерах, чтобы ускорить процесс обучения. 

5. Установите политику

Определение политики обучения — обязательный шаг в обучении с подкреплением. Рассматривайте политику как систему принятия решений.

Это важная часть обучения, и она должна быть завершена до начала обучения. Решение, принятое на более позднем этапе, может заставить вас вернуться на более ранний этап учебного процесса.

Трудности обучения с подкреплением

Первой и наиболее важной задачей при таком типе обучения является подготовка среды для симуляции. Это в значительной степени зависит от задачи, которую необходимо решить. Когда модель создается для видеоигр, среда относительно проста.

Но когда модель должна выполнять такие задачи, как вождение автономного автомобиля, создание среды симуляции очень критично.

Еще одна сложность — создание агента. Агент играет очень важную роль во всем процессе. Иногда можно увидеть, что агент оптимизирует вознаграждение, не выполняя задания. Разработчики должны позаботиться об этом.

Является ли обучение с подкреплением будущим машинного обучения?

Мы знаем, что обучение с подкреплением и машинное обучение взаимосвязаны друг с другом. Возникает вопрос, захватит ли обучение с усилением рынок?

Здесь мы хотели бы сказать вам, что нет, обучение с усилением не способно захватить весь рынок. Есть некоторые критерии, где машинное обучение — единственный выход, например, когда мы ищем способ оптимизировать скорость или эффективность.

Заключение

Обучение с применением подкрепления — это, без сомнения, революционная технология, которая может изменить мир. Она станет следующим шагом в развитии ИИ.